Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >Wie kann ich Werthäufigkeiten in einer Pandas-Datenrahmenspalte effizient finden?

Wie kann ich Werthäufigkeiten in einer Pandas-Datenrahmenspalte effizient finden?

Susan Sarandon
Susan SarandonOriginal
2024-12-25 19:30:10485Durchsuche

How Can I Efficiently Find Value Frequencies in a Pandas Dataframe Column?

Werthäufigkeiten in einer Datenrahmenspalte finden

In vielen Datenmanipulationsszenarien ist es entscheidend, die Häufigkeit jedes einzelnen Werts innerhalb einer Datenrahmenspalte zu bestimmen. Um diesem Bedarf gerecht zu werden, betrachten Sie den folgenden Datensatz:

category
cat a
cat b
cat a

Das Ziel besteht darin, eine Tabelle zu erstellen, in der jeder eindeutige Wert und seine entsprechende Häufigkeit angezeigt werden:

category   freq 
cat a       2
cat b       1

Um dieses Ergebnis zu erreichen, muss der Die Methode value_counts() bietet eine einfache Lösung:

df['category'].value_counts()

Alternativ können Sie die Methode groupby() zusammen mit verwenden count():

df.groupby('category').count()

Beide Techniken lösen effektiv das Problem der Suche nach Werthäufigkeiten in einer Datenrahmenspalte und sorgen für ein klares Verständnis der Verteilung innerhalb der Daten.

Für weitere Einblicke und Dokumentation Weitere Informationen finden Sie in der offiziellen Pandas-Dokumentation. Darüber hinaus können Sie bei Bedarf die Methode transform() verwenden, um die Häufigkeitsspalte wieder zum ursprünglichen Datenrahmen hinzuzufügen:

df['freq'] = df.groupby('a')['a'].transform('count')

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Werthäufigkeiten in einer Pandas-Datenrahmenspalte effizient finden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme:
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn