如何有效計算 Pandas DataFrame 列中的值頻率？

找出DataFrame欄位中的值頻率

在資料分析中，經常需要統計特定資料列中值的出現頻率資料框的。為了實現這一點，pandas 提供了多種函數。

一個常見的方法是使用 value_counts() 方法。例如，給定DataFrame：

category
cat	a
cat	b
cat	a

使用value_counts() 傳回唯一值及其頻率：

df = pd.DataFrame({'category': ['cat a', 'cat b', 'cat a']})
df['category'].value_counts()

輸出：

category	freq
cat a	2
cat b	1

另一種方法就是使用groupby()和count()函數。此方法按感興趣的列對DataFrame 進行分組，併計算組內每個值的出現次數：

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

輸出：

category	count
cat a	2
cat b	1

最後，將頻率加回原始DataFrame，可以使用Transform()函數建立一個包含頻率的新欄位：

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

這會產生以下結果DataFrame：

category	freq
cat	a	2
cat	b	1
cat	a	2

利用這些方法，資料分析師可以有效分析DataFrame 欄位中位數的頻率，為決策提供有價值的見解。

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