在许多数据操作场景中，确定数据帧列中每个唯一值的频率至关重要。为了满足这一需求，请考虑以下数据集：
category cat a cat b cat a
目标是生成一个显示每个唯一值及其相应频率的表格：
category freq cat a 2 cat b 1
为了实现此结果， value_counts() 方法提供了一个简单的解决方案：
df['category'].value_counts()
或者，您可以同时使用 groupby() 方法count():
df.groupby('category').count()这两种技术都有效解决了在数据帧列中查找值频率的问题，提供了对数据内分布的清晰理解。
有关进一步的见解和文档，参考Pandas官方文档。此外，如果需要，您可以使用 transform() 方法将频率列添加回原始数据帧：
df['freq'] = df.groupby('a')['a'].transform('count')以上是如何有效地查找 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！
