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Pandas 数据框的 value_counts() 方法：通过示例解析

介绍

熊猫是Python的开源数据操作和分析库，提供用于处理数值表格和时间序列的数据结构以及相应的操作功能。在它的多功能特性中，DataFrame.value_counts()这是一种非常重要的数据分析方法，使用户能够计算DataFrame或Series中的唯一值频率。本教程将深入探讨这一主题。value_counts()方法，通过逐步复杂的例子来演示其应用。

基础理论

在我们深入探讨示例之前，理解什么是至关重要。value_counts()该方法返回一个Series，其中包含唯一值的计数。此函数在探索性数据分析中非常有用，使我们能够快速识别频率分布。

首先，让我们创建一个基本的pandas DataFrame：

import pandas as pd

# Sample DataFrame
data = {'color': ['blue', 'green', 'red', 'blue', 'green']}
dataframe = pd.DataFrame(data)

现在，我们来打电话。value_counts()在“颜色”列上的方法：

print(dataframe['color'].value_counts())

好的，请提供需要翻译的内容。

blue     2
green    2
red      1
Name: color, dtype: int64

如图所示，可以看见每种颜色出现的频率：蓝色和绿色各出现两次，而红色只出现一次。

定制化value_counts()

对不起，我不明白你的意思。value_counts()方法提供了多种参数来定制其输出，例如sort好的，请提供需要翻译的内容。ascending和你有什么事情需要帮助吗？normalize让我们看看如何把这些应用到我们的数据上：

print(dataframe['color'].value_counts(sort=True, ascending=True))

现在，输出将会按颜色出现的次数从少到多排序：

red      1
blue     2
green    2
Name: color, dtype: int64

抱歉，我不太明白您的意思，请重新描述一下。normalize=True可以得到相对频率：

print(dataframe['color'].value_counts(normalize=True))

这里显示了每个颜色的比例：

blue     0.4
green    0.4
red      0.2
Name: color, dtype: int64

正在使用。value_counts()在多个列上

很抱歉，value_counts()不能直接用于DataFrame对象在多个列上计数。但是，你可以通过将感兴趣的部分的列组合到一个Series或使用工作流来实现。让我们探索一种简单的方法来应用。value_counts()在多个列上使用melt()你好！有什么我可以帮助您的吗？

# Assuming the same DataFrame 'dataframe'
dataframe['number'] = [1, 2, 1, 1, 3]  # Add a new column

melted_df = pd.melt(dataframe)
print(melted_df['value'].value_counts())

该方法实质上重新构造成DataFrame，使得value_counts()适用。输出将是所有列值的组合计数。

高级示例：按组分组value_counts()

另一个强大的pandas功能是使用groupby()对数据进行分组。groupby()方法，可以与其他方法结合使用。value_counts()为了进行更复杂的分析，我们来看一个分组值计数的例子：

# More complex DataFrame
complex_data = {'color': ['blue', 'green', 'red', 'blue', 'green', 'green'],
                'shape': ['circle', 'triangle', 'circle', 'square', 'square', 'circle']}
complex_df = pd.DataFrame(complex_data)

gb = complex_df.groupby('color')['shape'].value_counts()
print(gb)

该操作通过“颜色”列对DataFrame进行分组，然后应用。value_counts()在每个组的’形状’列上。结果是一个显示每种颜色的数量的多维索引Series。

结论。

对不起，您的问题没有完全提供给我需要翻译的内容。请重新描述您想翻译的内容。value_counts()pandas的method是一个多功能工具，用于在Series中计数唯一的值。在这篇教程中，我们探讨了如何利用这个方法的不同方式，从简单的频率计数到更高级的应用，包括数据分组和操作。通过掌握这项技能，你可以更好地处理数据并从中提取有价值的信息。value_counts()当然，你可以通过增强数据分析过程来获取对数据集的更深层次理解。

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