如何有效地计算 Pandas DataFrame 列中的值频率？

查找DataFrame列中的值频率

在数据分析中，经常需要统计特定列中值的出现频率数据框的。为了实现这一点，pandas 提供了多种函数。

一种常见的方法是使用 value_counts() 方法。例如，给定 DataFrame：

category
cat	a
cat	b
cat	a

使用 value_counts() 返回唯一值及其频率：

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

输出：

category	freq
cat a	2
cat b	1

另一种方法就是使用groupby()和count()函数。此方法按感兴趣的列对 DataFrame 进行分组，并计算组内每个值的出现次数：

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

输出：

category	count
cat a	2
cat b	1

最后，将频率添加回原始 DataFrame，可以使用 Transform() 函数创建一个包含频率的新列：

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

这会产生以下结果DataFrame：

category	freq
cat	a	2
cat	b	1
cat	a	2

通过利用这些方法，数据分析师可以有效地分析 DataFrame 列中值的频率，为决策提供有价值的见解。

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