Veri setim var

|category|
cat a
cat b
cat a

(Benzersiz değerleri ve sıklığı gösteren) gibi bir şey döndürmek istiyorum

category | freq |
cat a       2
cat b       1

Kullanın groupbyve 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]

Çevrimiçi dokümanlara bakın: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html

Ayrıca value_counts()@DSM'nin yorumladığı gibi, burada bir kedinin derisini almanın birçok yolu

In [38]:
df['a'].value_counts()

Out[38]:

b    3
a    2
s    2
dtype: int64

Orijinal veri çerçevesine frekans geri eklemek istiyorsanız transform, hizalanmış bir dizin döndürmek için kullanın :

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]

Tüm sütunlara uygulamak istiyorsanız şunları kullanabilirsiniz:

df.apply(pd.value_counts)

Bu, sütunların her birine sütun tabanlı bir toplama işlevi (bu durumda value_counts) uygular.

df.category.value_counts()

Bu kısa kod satırı size istediğiniz çıktıyı verecektir.

Sütun adınızda boşluklar varsa kullanabilirsiniz

df['category'].value_counts()

df.apply(pd.value_counts).fillna(0)

value_counts - Benzersiz değerlerin sayısını içeren nesneyi döndürür

Uygula - her sütundaki sayım sıklığı. Eğer ayarlarsanız axis=1, her satırda frekansı olsun

fillna (0) - çıktıyı daha süslü hale getirir. NaN değeri 0 olarak değiştirildi

0.18.1 ile groupbybirlikte countbenzersiz değerlerin sıklığını vermez:

>>> df
   a
0  a
1  b
2  s
3  s
4  b
5  a
6  b

>>> df.groupby('a').count()
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [a, b, s]

Bununla birlikte, benzersiz değerler ve frekansları aşağıdakiler kullanılarak kolayca belirlenir size:

>>> df.groupby('a').size()
a
a    2
b    3
s    2

İle df.a.value_counts()sıralı değerler (azalan sırayla, ilk yani büyük değer) varsayılan olarak döndürülür.

Bir df'de birden çok sütun için liste kavrama ve değer_sayısı kullanma

[my_series[c].value_counts() for c in list(my_series.select_dtypes(include=['O']).columns)]

https://stackoverflow.com/a/28192263/786326

DataFrame'iniz aynı türde değerlere sahipse, numpy.unique ()return_counts=True içinde de ayarlayabilirsiniz .

index, counts = np.unique(df.values,return_counts=True)

Değerleriniz tamsayı ise np.bincount () daha hızlı olabilir.

Herhangi bir kütüphane olmadan bunu yapabilirsiniz:

def to_frequency_table(data):
    frequencytable = {}
    for key in data:
        if key in frequencytable:
            frequencytable[key] += 1
        else:
            frequencytable[key] = 1
    return frequencytable

Misal:

to_frequency_table([1,1,1,1,2,3,4,4])
>>> {1: 4, 2: 1, 3: 1, 4: 2}

Bunu, ilk önce sütunlarınızı kategori olarak yayınlayarak pandalarla da yapabilirsiniz, dtype="category"örn.

cats = ['client', 'hotel', 'currency', 'ota', 'user_country']

df[cats] = df[cats].astype('category')

ve sonra describe:

df[cats].describe()

Bu size güzel bir değer sayı tablosu ve biraz daha fazlasını verecektir :):

    client  hotel   currency    ota user_country
count   852845  852845  852845  852845  852845
unique  2554    17477   132 14  219
top 2198    13202   USD Hades   US
freq    102562  8847    516500  242734  340992

n_values = data.income.value_counts()

İlk benzersiz değer sayısı

n_at_most_50k = n_values[0]

İkinci benzersiz değer sayısı

n_greater_50k = n_values[1]

n_values

Çıktı:

<=50K    34014
>50K     11208

Name: income, dtype: int64

Çıktı:

n_greater_50k,n_at_most_50k:-
(11208, 34014)

@metatoaster bunu zaten belirtti. Git Counter. Hızlı yanıp sönüyor.

import pandas as pd
from collections import Counter
import timeit
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10000, (100, 2)), columns=["NumA", "NumB"])

Zamanlayıcılar

%timeit -n 10000 df['NumA'].value_counts()
# 10000 loops, best of 3: 715 µs per loop

%timeit -n 10000 df['NumA'].value_counts().to_dict()
# 10000 loops, best of 3: 796 µs per loop

%timeit -n 10000 Counter(df['NumA'])
# 10000 loops, best of 3: 74 µs per loop

%timeit -n 10000 df.groupby(['NumA']).count()
# 10000 loops, best of 3: 1.29 ms per loop

Şerefe!

Bu kodu kullanın:

import numpy as np
np.unique(df['a'],return_counts=True)

your data:

|category|
cat a
cat b
cat a

çözüm:

 df['freq'] = df.groupby('category')['category'].transform('count')
 df =  df.drop_duplicates()

Bunun herhangi bir DataFrame sütun listesi için iyi çalışması gerektiğine inanıyorum.

def column_list(x):
    column_list_df = []
    for col_name in x.columns:
        y = col_name, len(x[col_name].unique())
        column_list_df.append(y)
return pd.DataFrame(column_list_df)

column_list_df.rename(columns={0: "Feature", 1: "Value_count"})

"Column_list" işlevi sütun adlarını kontrol eder ve ardından her sütun değerinin benzersizliğini kontrol eder.