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?

import pandas as pd

import numpy as np

NaN = np.nan

____10=

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
2
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
3
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
4
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
5
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
6
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
7
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
8

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
9
>>> df.count(axis='columns')
0    3
1    2
2    3
3    3
4    3
dtype: int64
0
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
6
>>> df.count(axis='columns')
0    3
1    2
2    3
3    3
4    3
dtype: int64
2
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
8

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
9
>>> df.count(axis='columns')
0    3
1    2
2    3
3    3
4    3
dtype: int64
5
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
6
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
5
>>> df.count(axis='columns')
0    3
1    2
2    3
3    3
4    3
dtype: int64
8

>>> df.count(axis='columns')
0    3
1    2
2    3
3    3
4    3
dtype: int64
9import0
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
4import2
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
6import4
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
6import6
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
6import8import9import2
>>> df.count(axis='columns')
0    3
1    2
2    3
3    3
4    3
dtype: int64
8

Các

>>> df.count(axis='columns')
0    3
1    2
2    3
3    3
4    3
dtype: int64
9import6
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
4import6
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
6pandas as pd5
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
6numpy as np2numpy as np3import6numpy as np5

numpy as np6numpy as np7numpy as np8numpy as np9

numpy as np6NaN 1

numpy as np6numpy as np7NaN 4numpy as np9

numpy as np6NaN 7

numpy as np6numpy as np7=0numpy as np9

numpy as np6=3==5=6

numpy as np6=3=np.nan0=6

numpy as np6numpy as np7np.nan4numpy as np9

numpy as np6np.nan7np.nan8np.nan9

numpy as np6numpy as np7

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
02
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
8

numpy as np6numpy as np7

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
12
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
8

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
04
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
15import0
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
17import2
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
19
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
3
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
21

numpy as np6

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
23import0
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
17import2
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
27

numpy as np6numpy as np7

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
30
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
8

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
04
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
33import0
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
17pandas as pd5
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
37

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
38
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
39pandas as pd3
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
17import2
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
37

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
38
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
39import6
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
17
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
48
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
49
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
3
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
21

numpy as np6

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
53import0
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
17pandas as pd5
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
37

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
38
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
39pandas as pd3
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
17import2
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
37

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
38
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
39import6
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
17
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
48
>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64
69

DataFrame.count (trục = 0, level = none, numeric_only = false) [nguồn]#count(axis=0, level=None, numeric_only=False)[source]#

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.

ParameterSaxis {0 hoặc ‘index, 1 hoặc‘ cột,}, mặc định 0axis{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0

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, optional

Nếu 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 False

Chỉ bao gồm dữ liệu Float, Int hoặc Boolean.

ReturnSseries hoặc dataFrame

Đối 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.