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JiajunBernoulli
提供
使用
pandas
.DataFrame 和
pandas
.Series 的 describe() 方法，您可以获得汇总
统计
信息，例如每列的均
值
、标准差、最大
值
、最小
值
和众数。在此，对以下内容进行说明。示例代码
中
，以每列具有不同类型 dtype 的
pandas
.DataFrame 为例。
pandas
的简单使用--数据
统计
统计
汇总类
统计
（针对数
值
型）描述性
统计
（针对数
值
型）相关系数和协方差（针对数
值
型）不挑类型的
统计
groupby分组
统计
单个列groupby，查询所有数据列的
统计
多个列groupby，查询所有数据列的
统计
同时查看多种数据
统计
查看单列的结果数据
统计
不同列使用不同的聚合函数遍历groupby的结果理解执行流程遍历单个列聚合的分组遍历多个列聚合的分组
汇总类
统计
（针对数
值
型）
#
统计
每
一列
的个数
df.count()
#
统计
值
的个数（一般搭配列使用）
# 不加列df.
b = [(1, 2), (1, 2), (1, 2), (2, 3), (2, 3), (3, 4)]
result = pd.value_counts(b).rename_axis('数据').reset_index(name='
出现
次数
')
print(result)
for i in range(3):
print(result['数据'][i][0], result['数据'][i][1], result['
出现
次数
'][i])
15_
Pandas
计算元素的数量和频率（
出现
的
次数
）
在
pandas
.Series的
pandas
.DataFrame列
中
，将描述获取唯一元素数（不包括重复项的案例数）和每个元素的
出现
频率（
出现
数）的方法。
使用
pandas
.Series方法的unique（），value_counts（）和nunique（）。还提供了nunique（）作为
pandas
.DataFrame的方法。
pan...
pandas
使用技巧-
统计
元素频数
之所以会写这篇文章是因为经常会做词云图，而做词云图一个很重要的因素就是要事先知道每个元素的
出现
的频数：也就是说通过它们
出现
次数
的多少来决定它们的重要性，所以需要事先将它们的
次数
统计
出来。
import
pandas
as pd
import numpy as np
from collections import Counter
name_list = ["小明","小红","张三","李四","关宇"]
# 从上面的name_list
中
随机抽取1000个
假设有 5 个人，分别参加了 4 门课程，获得了对应的分数
同时这个 5 个人分别负责的项目个数 在 ‘Project_num’ 列
中
显示
data = {‘name’ : pd.Series([‘Alice’, ‘Bob’, ‘Cathy’, ‘Dany’, ‘Ella’, ‘Ford’, ‘Gary’, ‘Ham’, ‘Ico’, ‘Jack’]),
'Math_A' : pd.Series([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5, 3
df = DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a','a'],
'key2':['one','two','one','two','one','one'],
'data1':[1,2,3,2,1,1],
本节主要参考的连接有,https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/82707492
本节主要介绍如何使用
pandas
去重、合并、以及根据规则
统计
出现
数据
出现
的
次数
，其主要包括三个函数:
drop_duplicates()、merge() 、groupby() 。
1、dro...
dict(zip(*np.unique(lst, return_counts=True)))
不推荐使用collections
统计
或者list.count来
统计
，因为可能会遇到TypeError: unhashable type: 'list’错误...
比如说有一个名为 df1 的dataframe
要
统计
某
一列
（比如说列名是city）
中
各个
值
出现
的
次数
#可以通过df.colname 来指定某个列，value_count()在这里进行计数
df2 = df1.city.value_counts()
print(df2)
