python之value_counts()的具體使用
value_counts()
是一個用于統(tǒng)計某列中各個值的出現(xiàn)次數(shù)的函數(shù)。當配合參數(shù) bins
使用時,它可以將數(shù)據(jù)分成指定的區(qū)間,然后統(tǒng)計每個區(qū)間內值的出現(xiàn)次數(shù)。
舉個例子,假設我們有一個包含身高數(shù)據(jù)的DataFrame:
| 姓名 | 身高(cm) | |--------|---------| | 小明 | 175 | | 小紅 | 160 | | 小剛 | 180 | | 小美 | 162 | | 小強 | 175 | | ... | ... |
我們可以使用 value_counts()
統(tǒng)計各個身高出現(xiàn)的次數(shù):
height_counts = df['身高(cm)'].value_counts()
結果可能如下:
180 3
175 2
162 1
160 1
Name: 身高(cm), dtype: int64
這表示在數(shù)據(jù)中,身高為180cm的出現(xiàn)了3次,175cm出現(xiàn)了2次,162cm出現(xiàn)了1次,160cm出現(xiàn)了1次。
如果我們想將身高分成幾個區(qū)間并統(tǒng)計每個區(qū)間內的人數(shù),可以使用 bins
參數(shù):
height_counts_bins = df['身高(cm)'].value_counts(bins=[150, 160, 170, 180, 190])
這將把身高分成以下區(qū)間:(150, 160], (160, 170], (170, 180], (180, 190],然后統(tǒng)計每個區(qū)間內的人數(shù)。
輸出
假設在給定的數(shù)據(jù)中:
- 有3個人的身高在區(qū)間 (150, 160] 內,
- 有2個人的身高在區(qū)間 (160, 170] 內,
- 有1個人的身高在區(qū)間 (170, 180] 內,
- 沒有人的身高在區(qū)間 (180, 190] 內,
那么 height_counts_bins
的輸出可能會是類似于以下的結果:
(150.0, 160.0] 3
(160.0, 170.0] 2
(170.0, 180.0] 1
(180.0, 190.0] 0
Name: 身高(cm), dtype: int64
希望這個例子能幫到您理解 value_counts()
和 bins
的用法。
到此這篇關于python之value_counts()的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關python value_counts()內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關文章
Python 在OpenCV里實現(xiàn)仿射變換—坐標變換效果
這篇文章主要介紹了Python 在OpenCV里實現(xiàn)仿射變換—坐標變換效果,本文通過一個例子給大家介紹的非常詳細,具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2019-08-08Python3+selenium實現(xiàn)cookie免密登錄的示例代碼
這篇文章主要介紹了Python3+selenium實現(xiàn)cookie免密登錄的示例代碼,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2020-03-03python統(tǒng)計文章中單詞出現(xiàn)次數(shù)實例
在本篇文章里小編給大家整理的是關于python統(tǒng)計文章中單詞出現(xiàn)次數(shù)實例,需要的朋友們參考學習下。2020-02-02Python實現(xiàn)層次分析法及自調節(jié)層次分析法的示例
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)層次分析法及自調節(jié)層次分析法的示例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2021-04-04