Pandas计算元素的数量和频率的方法(出现的次数)

2024-09-30 22:29:36

pandas.Series.unique():返回NumPy数组ndarray中唯一元素值的列表
pandas.Series.value_counts():返回唯一元素的值及其在出现的次数。
pandas.Series.nunique(), pandas.DataFrame.nunique():返回int，pandas.Series中唯一元素的数量。
唯一元素的数量（不包括重复项的）
唯一元素值列表
唯一元素的频率（出现次数）
独特元素及其出现的字典
模式及其频率
mode()
describe()
归一化频率

在pandas.Series的pandas.DataFrame列中，将描述获取唯一元素数（不包括重复项的案例数）和每个元素的出现频率（出现数）的方法。

使用pandas.Series方法的unique（），value_counts（）和nunique（）。还提供了nunique（）作为pandas.DataFrame的方法。

在这里:

pandas.Series.unique():返回NumPy数组ndarray中唯一元素值的列表
pandas.Series.value_counts():返回唯一元素的值及其在出现的次数。
pandas.Series.nunique(), pandas.DataFrame.nunique():返回int，pandas.Series中唯一元素的数量。

在解释了基本用法之后,对一下内容进行介绍。

唯一元素的数量（不包括重复项的）
唯一元素值列表
唯一元素的频率（出现次数）
独特元素及其出现的字典
模式及其频率
归一化频率

以下面的数据为例。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('./data/15/sample_pandas_normal.csv')
df.iloc[1] = np.nan
print(df)
#       name   age state  point
# 0    Alice  24.0    NY   64.0
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN
# 2  Charlie  18.0    CA   70.0
# 3     Dave  68.0    TX   70.0
# 4    Ellen  24.0    CA   88.0
# 5    Frank  30.0    NY   57.0

pandas.Series.unique():返回NumPy数组ndarray中唯一元素值的列表

unique（）返回唯一元素值的列表。一维NumPy数组ndarray类型而不是列表类型（Python内置类型）。还包括缺失值NaN。

u = df['state'].unique()
print(u)
print(type(u))
# ['NY' nan 'CA' 'TX']
# <class 'numpy.ndarray'>

pandas.Series.value_counts():返回唯一元素的值及其在出现的次数。

value_counts（）返回pandas.Series，其中唯一元素的值是index，出现的次数是data。当需要元素的频率（出现次数）时使用此选项。

vc = df['state'].value_counts()
print(vc)
print(type(vc))
# NY    2
# CA    2
# TX    1
# Name: state, dtype: int64
# <class 'pandas.core.series.Series'>

默认情况下，它按出现次数的降序排序，但是如果参数ascending = True，则以升序排序，如果参数sort = False，则不进行排序。

print(df['state'].value_counts(ascending=True))
# TX    1
# CA    2
# NY    2
# Name: state, dtype: int64

print(df['state'].value_counts(sort=False))
# CA    2
# NY    2
# TX    1
# Name: state, dtype: int64

默认情况下，NaN被排除，但如果参数dropna = False，则也计入NaN。

print(df['state'].value_counts(dropna=False))
# NY     2
# CA     2
# TX     1
# NaN    1
# Name: state, dtype: int64

如果指定了参数normalize = True，则将值归一化，以使总数变为1。

请注意，如果包含缺失值NaN，则该值将根据参数dropna的设置而有所不同。

print(df['state'].value_counts(dropna=False, normalize=True))
# NY     0.333333
# CA     0.333333
# TX     0.166667
# NaN    0.166667
# Name: state, dtype: float64

pandas.Series.nunique(), pandas.DataFrame.nunique():返回int，pandas.Series中唯一元素的数量。

pandas.Series.nunique（）以整数int形式返回唯一元素的数量。

默认情况下，不包含NaN，并且如果指定了参数dropna = False，则结果还将包含NaN。

nu = df['state'].nunique()
print(nu)
print(type(nu))
# 3
# <class 'int'>

print(df['state'].nunique(dropna=False))
# 4

pandas.DataFrame.nunique（）计算每列的唯一元素数。返回pandas.Series类型。

默认情况下，不包含NaN，并且如果指定了参数dropna = False，则结果还将包含NaN。

默认情况下，该值为每列，但是如果参数axis = 1或axis =‘columns’，则返回每行的值。

nu_col = df.nunique()
print(nu_col)
print(type(nu_col))
# name     5
# age      4
# state    3
# point    4
# dtype: int64
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(df.nunique(dropna=False))
# name     6
# age      5
# state    4
# point    5
# dtype: int64

print(df.nunique(dropna=False, axis='columns'))
# 0    4
# 1    1
# 2    4
# 3    4
# 4    4
# 5    4
# dtype: int64

唯一元素的数量（不包括重复项的）

如上所述，pandas.Series.nunique（）和pandas.DataFrame.nunique（）可以计算唯一元素的数量（唯一元素的数量）。

print(df['state'].nunique())
# 3

print(df.nunique())
# name     5
# age      4
# state    3
# point    4
# dtype: int64

唯一元素值列表

使用unique（），您可以获取NumPy数组ndarray类型的唯一元素值的列表。如果要使用列表类型（Python内置类型），则可以使用tolist（）方法将其转换。

print(df['state'].unique().tolist())
print(type(df['state'].unique().tolist()))
# ['NY', nan, 'CA', 'TX']
# <class 'list'>

可以将tolist（）方法应用于通过value_counts（）获得的pandas.Series的索引。也可以作为NumPy数组ndarray类型的值来获取。

print(df['state'].value_counts().index.tolist())
print(type(df['state'].value_counts().index.tolist()))
# ['NY', 'CA', 'TX']
# <class 'list'>

print(df['state'].value_counts(dropna=False).index.values)
print(type(df['state'].value_counts().index.values))
# ['NY' 'CA' 'TX' nan]
# <class 'numpy.ndarray'>

如上所述，在unique（）的情况下，始终包含NaN，但是value_counts（）可以指定参数dropna是否包含NaN。

唯一元素的频率（出现次数）

要获取每个唯一元素的频率（出现次数），请访问通过value_counts（）获得的pandas.Series的值。

print(df['state'].value_counts()['NY'])
# 2

print(df['state'].value_counts().NY)
# 2

使用iteritems（）方法检索for循环中的元素值和频率（出现次数）。

for index, value in df['state'].value_counts().iteritems():
    print(index, ': ', value)
# NY :  2
# CA :  2
# TX :  1

独特元素及其出现的字典

也可以将to_dict（）方法应用于value_counts（）获得的pandas.Series使其成为字典。

d = df['state'].value_counts().to_dict()
print(d)
print(type(d))
# {'NY': 2, 'CA': 2, 'TX': 1}
# <class 'dict'>

print(d['NY'])
# 2

使用items（）方法在for循环中检索元素值和频率（出现次数）。

for key, value in d.items():
    print(key, ': ', value)
# NY :  2
# CA :  2
# TX :  1

模式及其频率

默认情况下，value_counts（）返回pandas.Series，它以出现次数的降序排列，因此顶部是最频繁出现的值及其频率。

print(df['state'].value_counts())
# NY    2
# CA    2
# TX    1
# Name: state, dtype: int64

print(df['state'].value_counts().index[0])
# NY

print(df['state'].value_counts().iat[0])
# 2

原始pandas.Series的元素成为所得pandas.Series的索引。当数值为索引时，无法使用[Number]指定该值（这会导致错误），因此严格使用iat [Number]进行指定。（由于示例是字符串，因此[Number]无关紧要）

使用apply（）方法将其应用于pandas.DataFrame的每一列。

Pandas中map(),applymap(),apply()函数的使用方法

print(df.apply(lambda x: x.value_counts().index[0]))
# name     Frank
# age         24
# state       NY
# point       70
# dtype: object

print(df.apply(lambda x: x.value_counts().iat[0]))
# name     1
# age      2
# state    2
# point    2
# dtype: int64

如果存在多种模式，则上述方法只能获得一种模式。

mode()

pandas.Series的mode（）方法将模式值返回为pandas.Series。如果使用tolist（）列出此结果，则可以将模式值作为列表获取。请注意，即使只有一种模式，也将是一个列表。

print(df['state'].mode())
# 0    CA
# 1    NY
# dtype: object

print(df['state'].mode().tolist())
# ['CA', 'NY']

print(df['age'].mode().tolist())
# [24.0]

使用apply（）方法将mode（）应用于每列将产生具有列表类型元素的pandas.Series（）。

s_mode = df.apply(lambda x: x.mode().tolist())
print(s_mode)
# name     [Alice, Charlie, Dave, Ellen, Frank]
# age                                    [24.0]
# state                                [CA, NY]
# point                                  [70.0]
# dtype: object

print(type(s_mode))
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(s_mode['name'])
# ['Alice', 'Charlie', 'Dave', 'Ellen', 'Frank']

print(type(s_mode['name']))
# <class 'list'>

mode（）也作为pandas.DataFrame的方法提供。返回pandas.DataFrame。由于各列的模式数不同，所以空缺部分成为缺失值NaN。

print(df.mode())
#       name   age state  point
# 0    Alice  24.0    CA   70.0
# 1  Charlie   NaN    NY    NaN
# 2     Dave   NaN   NaN    NaN
# 3    Ellen   NaN   NaN    NaN
# 4    Frank   NaN   NaN    NaN

可以使用count（）方法获得每列中的模式数，该方法对不缺少值NaN的元素数进行计数。

print(df.mode().count())
# name     5
# age      1
# state    2
# point    1
# dtype: int64

describe()

同样，正如我在开始时所写的那样，describe（）方法可用于共同计算每一列的唯一元素的数量，模式值及其频率（出现的次数）。每个项目都可以使用loc []获得。

print(df.astype('str').describe())
#          name   age state point
# count       6     6     6     6
# unique      6     5     4     5
# top     Frank  24.0    CA  70.0
# freq        1     2     2     2

print(df.astype('str').describe().loc['top'])
# name     Frank
# age       24.0
# state       CA
# point     70.0
# Name: top, dtype: object

在describe（）中，由列类型dtype计算出的项是不同的，因此使用astype（）进行类型转换（转换）。

归一化频率

如上所述，当将value_counts（）的参数归一化设置为True时，将归一化以使总数变为1的值被返回。