Python- 计算值在数据框列中出现的频率
我有一个数据集
|category|
cat a
cat b
cat a
我希望能够返回类似的信息（显示唯一的值和频率）
category | freq |
cat a 2
cat b 1
问题答案：
使用groupby和count：
In [37]:
df = pd.DataFrame({'a':list('abssbab')})
df.groupby('a').count()
Out[37]:
a
a
a 2
b 3
s 2
[3 rows x 1 columns]
请参阅在线文档：http : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html
另外，value_counts()正如@DSM所说，这里有很多方法可以给猫皮
In [38]:
df['a'].value_counts()
Out[38]:
b 3
a 2
s 2
dtype: int64
如果要向原始数据帧添加频率，请使用transform返回对齐的索引：
In [41]:
df['freq'] = df.groupby('a')['a'].transform('count')
df
Out[41]:
a freq
0 a 2
1 b 3
2 s 2
3 s 2
4 b 3
5 a 2
6 b 3
[7 rows x 2 columns]
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我有一个数据集 我希望能够返回像（显示独特的值和频率）这样的东西
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