如何计算值在 Pandas DataFrame 中出现的频率
Ahmed Waheed
2023年1月30日
有时，当你使用 DataFrame 时，你可能想计算一个值在列中出现的次数，或者换句话说，计算频率。为此主要使用三种方法。让我们一一看一下。
df.groupby().count()Series.value_counts()df.groupby().size()
在以下各节中，我们将使用相同的 DataFrame，如下所示：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"A": ["jim", "jim", "jim", "jim", "sal", "tom", "tom", "sal", "sal"],
"B": ["a", "b", "a", "b", "b", "b", "a", "a", "b"],
}
)
df.groupby().count() 方法
如果要计算单个列的频率，则此方法最好。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"A": ["jim", "jim", "jim", "jim", "sal", "tom", "tom", "sal", "sal"],
"B": ["a", "b", "a", "b", "b", "b", "a", "a", "b"],
}
)
freq = df.groupby(["A"]).count()
print(freq)
freq = df.groupby(["B"]).count()
print(freq)
输出：
B
A
jim 4
sal 3
tom 2
A
B
a 4
b 5
Series.value_counts() 方法
由于每个 DataFrame 对象都是 Series 对象的集合，因此此方法最好用于 pandas.Series 对象。
现在使用 Series.values_counts() 函数
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"A": ["jim", "jim", "jim", "jim", "sal", "tom", "tom", "sal", "sal"],
"B": ["a", "b", "a", "b", "b", "b", "a", "a", "b"],
}
)
freq = df["A"].value_counts()
print(freq)
freq = df["B"].value_counts()
print(freq)
输出：
jim 4
sal 3
tom 2
Name: A, dtype: int64
b 5
a 4
Name: B, dtype: int64
df.groupby().size() 方法
以上两种方法不能用于计算多列的频率，但是我们可以同时对多列使用 df.groupby().size()。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"A": ["jim", "jim", "jim", "jim", "sal", "tom", "tom", "sal", "sal"],
"B": ["a", "b", "a", "b", "b", "b", "a", "a", "b"],
}
)
freq = df.groupby(["A", "B"]).size()
print(freq)
输出：
A B
jim a 2
b 2
sal a 1
b 2
tom a 1
b 1
dtype: int64