如何从 Pandas 中的 value_counts()中提取值名和计数？
先决条件:
在本文中，我们将学习如何使用 values_count()从 panda 中提取名称和值。熊猫库配备了许多有用的功能，value_counts 就是其中之一。该函数返回熊猫数据帧中唯一项目的计数。
语法:
进场:
- 导入必需模块。
- 制作数据框
- 使用 value_count()进行处理
- 显示数据
示例 1: 打印列表中所有唯一的国家和第一个国家名称。
tolist() 函数返回一个值列表。
语法: Index.tolist() 参数: None 返回:列表
Python 3
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Make example dataframe
df = pd.DataFrame([(1, 'Germany'),
(2, 'France'),
(3, 'Indonesia'),
(4, 'France'),
(5, 'France'),
(6, 'Germany'),
(7, 'UK'),
(8, 'India'),
(9, 'India'),
(10, 'Germany')
],
columns=['groupid', 'country'],
index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'])
# print all unique country name in the list
su1 = df['country'].value_counts().index.tolist()
print(su1)
# print 1st unique country name present in a list
su2 = df['country'].value_counts().index.tolist()[0]
print(su2)
输出:
示例 2: 打印该列的所有唯一值和该列的第一个值。
value_count() 统计列中值的唯一出现次数
语法 : Index.value_count() 参数: 返回:该列中每个唯一值的出现次数。
Python 3
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Make example dataframe
df = pd.DataFrame([(1, 'Germany'),
(2, 'France'),
(3, 'Indonesia'),
(4, 'France'),
(5, 'France'),
(6, 'Germany'),
(7, 'UK'),
(8, 'India'),
(9, 'India'),
(10, 'Germany')
],
columns=['groupid', 'country'],
index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'])
# print country name and counts
su3 = df['country'].value_counts()
print(su3)
# print 1st country count in a list
su4 = df['country'].value_counts()[0]
print(su4)
输出:
示例 3: 使用列表中的循环打印我们的数据。
Python 3
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Make example dataframe
df = pd.DataFrame([(1, 'Germany'),
(2, 'France'),
(3, 'Indonesia'),
(4, 'France'),
(5, 'France'),
(6, 'Germany'),
(7, 'UK'),
(8, 'India'),
(9, 'India'),
(10, 'Germany')
],
columns=['groupid', 'country'],
index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'])
# printing names and count using loop.
for idx, name in enumerate(df['country'].value_counts().index.tolist()):
print('Name :', name)
print('Counts :', df['country'].value_counts()[idx])
输出:
示例 4: 以条形图的形式打印我们的数据。
语法:matplotlib . pyplot . plot(kind = ' ') 参数: kind:图的类型，即线、条。 返回:返回图形。
Python 3
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Make example dataframe
df = pd.DataFrame([(1, 'Germany'),
(2, 'France'),
(3, 'Indonesia'),
(4, 'France'),
(5, 'France'),
(6, 'Germany'),
(7, 'UK'),
(8, 'India'),
(9, 'India'),
(10, 'Germany')
],
columns=['groupid', 'country'],
index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'])
# Display data in a form of Graph
df['country'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()
输出:
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