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首先,看看本文所面向的应用场景:我们有一个数据集df,现在想统计数据中某一列每个元素的出现次数。这个在我们前面文章《如何画直方图》中已经介绍了方法,利用value_counts()就可以实现(具体回看文章)
但是,现在,我们考虑另外一个场景,我们假如要想统计其中两列元素出现次数呢?举个栗子:
在df数据集中,如果我们想统计A、B两列的元素的出现情况,也就是说,得到如下表。
从上面的最后一列可以看到,在A、B两列中,1 2 出现了2次,1 4 出现1次 ,1 6出现1次,2 3出现了2次, 2 4 出现1次, 3 1出现了1次
具体实现的代码:
import pandas as pd df=pd.DataFrame([[1,2,2],[1,4,5],[1,2,4],[1,6,3],[2,3,1],[2,4,1],[2,3,5],[3,1,1]],columns=['A','B','C'])
gp=df.groupby(by=['A','B']) gp.size()
所以,如果想统计更多列,只要在groupby()中的by参数添加就可以,例如统计3列。
gp=df.groupby(by=['A','B','C'])
由gp.size()得到的是可以mulitiindex Series。
下面,要转化成DataFrame的结构。
newdf=gp.size() newdf.reset_index(name='times')
其中name中参数就是我们可以为最后一列添加新的名字,例如这里的“times”
这个时候newdf已经是DataFrame的类型了。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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暂无详解python pandas 分组统计的方法的评论...
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月01日
2024年10月01日
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