Pandas: как подсчитать вхождения определенного значения в столбце

Редакция Кодкампа -

Вы можете использовать следующий синтаксис для подсчета вхождений определенного значения в столбце кадра данных pandas:

df['column_name']. value_counts ()[ value ]

Обратите внимание, что значение может быть как числом, так и символом.

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример 1. Подсчет вхождений строки в столбце

В следующем коде показано, как подсчитать количество вхождений определенной строки в столбце кадра данных pandas:

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
 'points': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
 'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
 'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#count occurrences of the value 'B' in the 'team' column
df['team']. value_counts ()['B']

4

Из вывода мы видим, что строка «B» встречается 4 раза в столбце «команда».

Обратите внимание, что мы также можем использовать следующий синтаксис, чтобы узнать, как часто каждое уникальное значение встречается в столбце «команда»:

#count occurrences of every unique value in the 'team' column
df['team']. value_counts ()

B 4
A 2
C 2
Name: team, dtype: int64

Пример 2. Подсчет вхождений числового значения в столбце

В следующем коде показано, как подсчитать количество вхождений числового значения в столбце кадра данных pandas:

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
 'points': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
 'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
 'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#count occurrences of the value 9 in the 'assists' column
df['assists']. value_counts ()[ 9 ]

3

Из вывода мы видим, что значение 9 встречается 3 раза в столбце «ассисты».

Мы также можем использовать следующий синтаксис, чтобы узнать, как часто каждое уникальное значение встречается в столбце «помощь»:

#count occurrences of every unique value in the 'assists' column
df['assists']. value_counts ()

9 3
7 2
5 1
12 1
4 1
Name: assists, dtype: int64

Из вывода мы видим:

  • Значение 9 встречается 3 раза.
  • Значение 7 встречается 2 раза.
  • Значение 5 встречается 1 раз.

И так далее.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как подсчитать уникальные значения в Pandas
Как подсчитать пропущенные значения в pandas
Как подсчитать наблюдения по группе в Pandas