Подсчитайте, сколько раз каждое значение встречается в столбце pandas
import pandas as pd
test_values = []
test_values.append(np.array([1,0,1]))
test_values.append(np.array([1,0,1]))
test_values.append(np.array([0,1,1]))
test_values
df = pd.DataFrame(test_values)
рендеринг этого кадра данных производит:
0 1 2
0 1 0 1
1 1 0 1
2 0 1 1
Я пытаюсь подсчитать, сколько раз каждое значение встречается в столбце, поэтому для вышеуказанного фрейма данных должно быть создано следующее:
1 occurs 2, 0 occurs 0.
0 occurs 2, 1 occurs 1.
1 occurs 3, 0 occurs 0.
Использование .values():
for i in range(0 , df.shape[1]) :
print(df.iloc[:,i].value_counts().values)
производит:
[2 1]
[2 1]
[3]
Метка была удалена из каждого столбца. Как получить доступ к соответствующей метке для каждого счетчика? Так может производить:
1 occurs 2, 0 occurs 0.
0 occurs 2, 1 occurs 1.
1 occurs 3, 0 occurs 0.
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
1
1 448
3
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 3
Если ожидаются только значения 0 и 1, добавить reindex для добавления недостающих значений - переиндексировать по списку ожидаемых значений:
for i in range(0 , df.shape[1]) :
a = df.iloc[:,i].value_counts().reindex([0,1], fill_value=0)
print (', '.join('{} occurs {}.'.format(k, v) for k, v in a.items()))
0 occurs 1., 1 occurs 2.
0 occurs 2., 1 occurs 1.
0 occurs 0., 1 occurs 3.
Вы можете повторить серию через pd.Series.items:
for i in range(0 , df.shape[1]):
counts = df.iloc[:,i].value_counts()
gen = (f'{key} occurs {value} times' for key, value in counts.items())
print(*gen, sep=', ')
Непонятно, как вы ожидаете вывести нулевые значения, поэтому я не предполагал, что это требование. Результат дает:
1 occurs 2 times, 0 occurs 1 times
0 occurs 2 times, 1 occurs 1 times
1 occurs 3 times
Ответ принят как подходящий
Простое решение:
df.apply(pd.Series.value_counts)
Другие вопросы по теме
Построение данных Pandas в виде массива гистограмм не учитывает sharex = True
Отображать только отфильтрованные строки в выходных данных записи Excel с использованием панд
Почему такая разница между memory_usage() и memory_usage(deep=True)?
Вычитание строк на основе столбца идентификатора - Pandas
Ранжирование и подранжирование строк в пандах
Разверните фрейм данных по значению столбца
Отображение суммы столбца без повторяющихся значений
Pandas – получение предыдущего результата/строки от каждого пользователя
Как преобразовать фрейм данных в многоуровневый фрейм данных в pandas
Pandas не может прочитать мой csv на одном рабочем столе, отлично работает на ноутбуке
Похожие вопросы
Что означает «python3 -u»?
Способ Binarylizable ключа для зажигания в python
Как добавить список без добавления цитаты
Построение данных Pandas в виде массива гистограмм не учитывает sharex = True
Попытка выполнить код из Python 3.7.2 на моем Arduino и застряла
LDA выбрано неожиданное количество функций
Как я могу подсчитать количество ребер после применения обнаружения ребер Canny?
Создание пользовательской палитры для opencv python
Scrapy-splash - выполняет ли splash:go(url) в lua_script запрос GET снова?
Проблема со случайным кодом пакета в Python
можно попробовать использовать
value_counts()для каждой колонки отдельно