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Python | Pandas series.value_counts()

原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-series-value_counts/

Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。

熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。

熊猫 **Series.value_counts()**函数返回一个包含唯一值计数的序列。结果对象将按降序排列，因此第一个元素是最常出现的元素。默认情况下不包括数值。

语法:series.value_counts(normalize =False，sort=True，升序= False，bins = None，dropna=True)

参数: 归一化:如果为真，则返回的对象将包含唯一值的相对频率。 排序:按值排序。 升序:按升序排序。 面元:与其统计数值，不如将它们分组到半开面元中，这是 pd.cut 的一个便利，只适用于数字数据。 dropna : 不包括 NaN 的计数。

返回:计数:系列

示例#1: 使用Series.value_counts()函数查找给定序列对象中每个元素的唯一值计数。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Chicago', 'Lisbon'])

# Print the series
print(sr)

输出:

现在我们将使用Series.value_counts()函数来查找给定 Series 对象中每个唯一值的值计数。

# find the value counts
sr.value_counts()

输出:

正如我们在输出中看到的那样，Series.value_counts()函数已经返回了给定 Series 对象中每个唯一值的值计数。

示例#2: 使用Series.value_counts()函数查找给定序列对象中每个元素的唯一值计数。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Creating the Series
sr = pd.Series([100, 214, 325, 88, None, 325, None, 325, 100])

# Print the series
print(sr)

输出:

现在我们将使用Series.value_counts()函数来查找给定 Series 对象中每个唯一值的值计数。

# find the value counts
sr.value_counts()

输出: 正如我们在输出中看到的，Series.value_counts()函数已经返回了给定 Series 对象中每个唯一值的值计数。

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