Hướng dẫn how do you count values in a dataframe in python? - làm cách nào để bạn đếm các giá trị trong khung dữ liệu trong python?
Show
____10 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int642 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int643 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int644 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int645 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int646 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int647 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int648 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int649 >>> df.count(axis='columns') 0 3 1 2 2 3 3 3 4 3 dtype: int640 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int646 >>> df.count(axis='columns') 0 3 1 2 2 3 3 3 4 3 dtype: int642 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int648 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int649 >>> df.count(axis='columns') 0 3 1 2 2 3 3 3 4 3 dtype: int645 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int646 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int645 >>> df.count(axis='columns') 0 3 1 2 2 3 3 3 4 3 dtype: int648 >>> df.count(axis='columns') 0 3 1 2 2 3 3 3 4 3 dtype: int649 import 0>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int644 import 2>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int646 import 4>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int646 import 6>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int646 import 8import 9import 2>>> df.count(axis='columns') 0 3 1 2 2 3 3 3 4 3 dtype: int648 Các >>> df.count(axis='columns') 0 3 1 2 2 3 3 3 4 3 dtype: int649 import 6>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int644 import 6>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int646 pandas as pd 5>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int646 numpy as np 2numpy as np 3import 6numpy as np 5
>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6402 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int648 ‘
>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6412 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int648 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6404 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6415 import 0>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6417 import 2>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6419 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int643 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6421
>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6423 import 0>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6417 import 2>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6427
>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6430 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int648 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6404 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6433 import 0>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6417 pandas as pd 5>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6437 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6438 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6439 pandas as pd 3>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6417 import 2>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6437 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6438 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6439 import 6>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6417 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6448 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6449 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int643 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6421
>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6453 import 0>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6417 pandas as pd 5>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6437 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6438 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6439 pandas as pd 3>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6417 import 2>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6437 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6438 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6439 import 6>>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6417 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6448 >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int6469 Đếm các ô không NA cho mỗi cột hoặc hàng. Các giá trị không có, nan, nat và tùy chọn numpy.inf (tùy thuộc vào pandas.options.mode.use_inf_as_na) được coi là NA. Nếu số lượng 0 hoặc ‘chỉ mục được tạo cho mỗi cột. Nếu số lượng 1 hoặc ‘cột được tạo cho mỗi hàng. Cấp độ hoặc STR, tùy chọnint or str, optionalNếu trục là đa dạng (phân cấp), hãy tính theo một cấp độ cụ thể, sụp đổ thành một khung dữ liệu. Một str chỉ định tên cấp độ. numeric_onlybool, mặc định saibool, default FalseChỉ bao gồm dữ liệu Float, Int hoặc Boolean. ReturnSseries hoặc dataFrameĐối với mỗi cột/hàng, số lượng mục không NA/null. Nếu cấp độ được chỉ định, hãy trả về DataFrame. Ví dụ Xây dựng DataFrame từ một từ điển: >>> df = pd.DataFrame({"Person": ... ["John", "Myla", "Lewis", "John", "Myla"], ... "Age": [24., np.nan, 21., 33, 26], ... "Single": [False, True, True, True, False]}) >>> df Person Age Single 0 John 24.0 False 1 Myla NaN True 2 Lewis 21.0 True 3 John 33.0 True 4 Myla 26.0 False Lưu ý các giá trị NA chưa được tính: >>> df.count() Person 5 Age 4 Single 5 dtype: int64 Đếm cho mỗi hàng:row: >>> df.count(axis='columns') 0 3 1 2 2 3 3 3 4 3 dtype: int64 Làm thế nào để bạn đếm các giá trị trong cột DataFrame?Chúng ta có thể đếm bằng cách sử dụng phương thức value_counts (). Hàm này được sử dụng để đếm các giá trị có trong toàn bộ khung dữ liệu và cũng đếm các giá trị trong một cột cụ thể.using the value_counts() method. This function is used to count the values present in the entire dataframe and also count values in a particular column.
Làm thế nào để bạn đếm trong khung dữ liệu?Đầu tiên, chúng tôi sẽ tạo khung dữ liệu và sau đó chúng tôi sẽ đếm các giá trị của các thuộc tính khác nhau ... Cú pháp: dataFrame.Count (trục = 0, level = none, numeric_only = false). Parameters:. Trả về: Nó trả về số lượng của các giá trị không null và nếu mức độ được sử dụng, nó sẽ trả về dataFrame .. Làm thế nào để bạn đếm các giá trị trong Python?Giá trị_counts () Hàm trả về đối tượng chứa số lượng của các giá trị duy nhất.Đối tượng kết quả sẽ theo thứ tự giảm dần để phần tử đầu tiên là phần tử thường xuyên nhất.Không bao gồm các giá trị NA theo mặc định. returns object containing counts of unique values. The resulting object will be in descending order so that the first element is the most frequently-occurring element. Excludes NA values by default.
Làm cách nào để nhận được số lượng giá trị trong gấu trúc?Cú pháp để sử dụng value_counts trên gấu trúc DataFrame Điều này thực sự đơn giản.Bạn chỉ cần nhập tên của DataFrame sau đó .value_counts ().Khi bạn sử dụng value_counts trên DataFrame, nó sẽ đếm số lượng bản ghi cho mỗi kết hợp các giá trị duy nhất cho mỗi cột.type the name of the dataframe then . value_counts() . When you use value_counts on a dataframe, it will count the number of records for every combination of unique values for every column. |