pd.DataFrame统计各列数值多少的实例

如下所示：

.count()   #非空元素计算
.min() a   #最小值
.max()   #最大值
.idxmin()   #最小值的位置，类似于R中的which.min函数
.idxmax()   #最大值的位置，类似于R中的which.max函数
.quantile(0.75) #75%分位数
.sum()   #求和
.mean()   #均值
.median()   #中位数
.mode()   #众数
.var()   #方差
.std()   #标准差
.mad()   #平均绝对偏差
.skew()   #偏度
.kurt()   #峰度
.describe()  #一次性输出多个描述性统计指标

如果你想统计各个列大于0的元素个数：

data[data>0].count()

会出现各个属性（列）大于零的个数

data[data['A']>0].count()

列A大于0的个数

这里说明，data的数据格式必须是DataFrame

pd.Series().value_counts()，会统计各个类的统计值。

我们在用这些函数时，会迷茫，不知道什么时候value_counts()，什么时候count()

这和前面的数据形式是有关的，只要前面是Series数据，要用value_counts()，前面数据形式是DataFrame要用count()

以上这篇pd.DataFrame统计各列数值多少的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例

    本文介绍的是python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的相关资料,下面话不多说,来看看详细的介绍吧. 方法如下: 导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) DataFrame数据预览: A

  • pandas DataFrame 根据多列的值做判断,生成新的列值实例

    环境:Python3.6.4 + pandas 0.22 主要是DataFrame.apply函数的应用,如果设置axis参数为1则每次函数每次会取出DataFrame的一行来做处理,如果axis为1则每次取一列. 如代码所示,判断如果城市名中含有ing字段且年份为2016,则新列test值赋为1,否则为0. import numpy as np import pandas as pd data = {'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'S

  • pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例

    1.删除/选取某列含有特殊数值的行 import pandas as pd import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC')) print(df1) df2=df1.copy() #删除/选取某列含有特定数值的行 #df1=df1[df1['A'].isin([1])] #df1[df1['A'].

  • pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例

    一.对DataFrame的认知 DataFrame的本质是行(index)列(column)索引+多列数据. 为了简化理解,我们不妨换个思路- 现实中,为了简化对一件事物的描述,我们会选择几个特征. 例如,从(性别.身高.学历.职业.爱好..)等角度去刻画一个人,这些"角度"即为"特征". 其中,不同的行表示不同的记录:列代表特征,不同记录因各个特征之间的差异而不同. DataFrame默认索引是序号(0,1,2-),可以理解成位置索引.一般我们用id标识不同记录,

  • pd.DataFrame统计各列数值多少的实例

    如下所示: .count() #非空元素计算 .min() a #最小值 .max() #最大值 .idxmin() #最小值的位置,类似于R中的which.min函数 .idxmax() #最大值的位置,类似于R中的which.max函数 .quantile(0.75) #75%分位数 .sum() #求和 .mean() #均值 .median() #中位数 .mode() #众数 .var() #方差 .std() #标准差 .mad() #平均绝对偏差 .skew() #偏度 .kurt

  • Pandas之DataFrame对象的列和索引之间的转化

    约定: import pandas as pd DataFrame对象的列和索引之间的转化 我们常常需要将DataFrame对象中的某列或某几列作为索引,或者将索引转化为对象的列.pandas提供了set_index()/reset_index() 来供我们使用. 一.列转化为索引 df1=pd.DataFrame({'X':range(5),'Y':range(5),'S':list("aaabb"),'Z':[1,1,2,2,2]}) df1 代码结果: S X Y Z 0 a 0

  • pandas数据框,统计某列数据对应的个数方法

    现在要解决的问题如下: 我们有一个数据的表 第7列有许多数字,并且是用逗号分隔的,数字又有一个对应的关系: 我们要得到第7列对应关系的统计,就是每一行的第7列a有多少个,b有多少个 好了,我给的解决方法如下: #!/bin/python #-*-coding:UTF-8-*- import pandas as pd import numpy as np dfidspec = pd.read_table("one.txt")#这个是对应关系的文件 dfmgs = pd.read_tabl

  • pandas将DataFrame的几列数据合并成为一列

    目录 1.1 方法归纳 1.2 .str.cat函数详解 1.2.1 语法格式: 1.2.2 参数说明: 1.2.3 核心功能: 1.2.4 常见范例: 1.1 方法归纳 使用 + 直接将多列合并为一列(合并列较少): 使用pandas.Series.str.cat方法,将多列合并为一列(合并列较多): 范例如下: dataframe["newColumn"] = dataframe["age"].map(str) + dataframe["phone&q

  • 对Python中DataFrame选择某列值为XX的行实例详解

    如下所示: #-*-coding:utf8-*- import pandas as pd all_data=pd.read_csv("E:/协和问答系统/SenLiu/熵测试数据.csv") #获取某一列值为xx的行的候选列数据 print(all_data) feature_data=all_data.iloc[:,[0,-1]][all_data[all_data.T.index[0]]=='青年'] print(feature_data) 实验结果如下: "C:\Pro

  • pandas DataFrame行或列的删除方法的实现示例

    此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作. 平时在用DataFrame时候,删除操作用的不太多,基本是从源DataFrame中筛选数据,组成一个新的DataFrame再继续操作. 1. 删除DataFrame某一列 这里我们继续用上一节产生的DataFrame来做例子,原DataFrame如下: 我们使用drop()函数,此函数有一个列表形参labels,写的时候可以加上labels=[xxx],也可以不加,列表内罗列要删除行或者列的名称,默认是行名称,如果要删除列,则要增加参数axis=

  • python pandas库中DataFrame对行和列的操作实例讲解

    用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是S

  • Python Dataframe 指定多列去重、求差集的方法

    1)去重 指定多列去重,这是在dataframe没有独一无二的字段作为PK(主键)时,需要指定多个字段一起作为该行的PK,在这种情况下对整体数据进行去重. Attention:主要用到了drop_duplicates方法,并设置参数subset为多个字段名构成的数组. 具体代码如下: >>>import pandas as pd >>>data={'state':[1,1,2,2,1,2,2],'pop':['a','b','c','d','b','c','d']} &

  • 使用DataFrame删除行和列的实例讲解

    本文通过一个csv实例文件来展示如何删除Pandas.DataFrame的行和列 数据文件名为:example.csv 内容为: date spring summer autumn winter 2000 12.2338809 16.90730113 15.69238313 14.08596223 2001 12.84748057 16.75046873 14.51406637 13.5037456 2002 13.558175 17.2033926 15.6999475 13.23365247

随机推荐