查找DataFrame列中的值频率
在数据分析中，经常需要统计特定列中值的出现频率数据框的。为了实现这一点，pandas 提供了多种函数。
一种常见的方法是使用 value_counts() 方法。例如，给定 DataFrame：
| category | |
|---|---|
| cat | a |
| cat | b |
| cat | a |
使用 value_counts() 返回唯一值及其频率：
df = pd.DataFrame({'category': ['cat a', 'cat b', 'cat a']})
df['category'].value_counts()输出：
| category | freq |
|---|---|
| cat a | 2 |
| cat b | 1 |
另一种方法就是使用groupby()和count()函数。此方法按感兴趣的列对 DataFrame 进行分组，并计算组内每个值的出现次数：
df.groupby('category').count()输出：
| category | count |
|---|---|
| cat a | 2 |
| cat b | 1 |
最后，将频率添加回原始 DataFrame，可以使用 Transform() 函数创建一个包含频率的新列：
df['freq'] = df.groupby('category')['category'].transform('count')这会产生以下结果DataFrame：
| category | freq | |
|---|---|---|
| cat | a | 2 |
| cat | b | 1 |
| cat | a | 2 |
通过利用这些方法，数据分析师可以有效地分析 DataFrame 列中值的频率，为决策提供有价值的见解。
以上是如何有效地计算 Pandas DataFrame 列中的值频率？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
