


Wie kann ich die Häufigkeit von Werten in einer Pandas DataFrame-Spalte zählen?
Häufigkeit von Werten in Datenrahmenspalten zählen
Bei einem Datenrahmen mit einer Spalte, die kategoriale Werte enthält, müssen Sie möglicherweise die Häufigkeit zählen des Auftretens jedes einzelnen Werts.
Bedenken Sie Folgendes Datenrahmen:
category cat a cat b cat a
Um die unterschiedlichen Werte und ihre entsprechenden Häufigkeiten abzurufen, führen Sie die folgenden Schritte aus:
Verwenden von value_counts()
Wie vorgeschlagen von @DSM, verwenden Sie value_counts(), um dies zu erreichen Aufgabe:
In [37]: df = pd.DataFrame({'a':list('abssbab')}) df['a'].value_counts()
Ausgabe:
b 3 a 2 s 2 dtype: int64
Verwendung von groupby() und count()
Alternativ: Sie können groupby() und verwenden count():
In [38]: df.groupby('a').count()
Ausgabe:
a a a 2 b 3 s 2 [3 rows x 1 columns]
Zusätzliche Optionen:
Weitere Einblicke finden Sie unter zur Pandas-Dokumentation unter https://pandas.pydata.org.
Häufigkeit wieder integrieren in der Datenrahmen
Wenn Sie die Frequenzwerte wieder zum ursprünglichen Datenrahmen hinzufügen möchten, können Sie transform() mit count() verwenden:
In [41]: df['freq'] = df.groupby('a')['a'].transform('count') df
Ausgabe:
a freq 0 a 2 1 b 3 2 s 2 3 s 2 4 b 3 5 a 2 6 b 3 [7 rows x 2 columns]
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die Häufigkeit von Werten in einer Pandas DataFrame-Spalte zählen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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ToconvertapythonListtoanArray, UsethearrayModule: 1) ImportThearrayModule, 2) Kreatelist, 3) Usearray (Typcode, Liste) Toconvertit, spezifizieren thetypecodelik'i'i'i'i'i'i'i'i'Itingers.ThiskonversionoptimizesMorySageForHomoGeenousData, EnhancingIntationSerance -Formance -FormanceConconcompomp

Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

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TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.


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