如何计算 Pandas 列中特定值的出现次数?
计算列中特定值的出现次数是数据分析中的常见任务。幸运的是，Python 中的 pandas 库提供了一种使用 value_counts() 方法快速简便地执行此操作的方法。此方法返回一个 Pandas 系列，其中包含列中每个唯一值的计数。然后，您可以使用方括号和要计数的值来访问特定值的计数。
在本文中，我们将介绍计算 pandas 列中特定值的出现次数的步骤。我们将介绍如何创建 pandas DataFrame、将 CSV 文件读入 DataFrame 以及使用 value_counts() 方法计算列中特定值的出现次数。我们还将讨论计算出现的一些常见用例，例如查找列中最常见的值或识别数据质量问题。
在本文结束时，您将对如何计算 pandas 列中特定值的出现次数有一个扎实的理解，并且能够将这些知识应用到您自己的数据分析项目中。
使用 value_counts() 方法
计算 pandas 列中特定值的出现次数的最简单方法是使用 value_counts() 方法。此方法返回一个 Pandas 系列，其中包含列中每个唯一值的计数。然后，您可以使用方括号和要计数的值来访问特定值的计数。
考虑下面显示的代码。
示例
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
data = {'fruit': ['apple', 'orange', 'banana', 'apple', 'orange']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 value_counts() 计算 'apple' 的出现次数
count = df['fruit'].value_counts()['apple']
print(f"苹果数量为:{count}")
说明
在此示例中，我们首先创建一个包含名为 'fruit' 的列的示例 DataFrame。然后，我们使用 value_counts() 方法计算 'fruit' 列中每个唯一值的出现次数。最后，我们使用方括号和值"apple"来访问值"apple"的计数。
输出
苹果的数量为:2
使用 group_by() 方法
计算 pandas 列中特定值出现次数的另一种方法是使用 groupby() 方法。此方法按指定列中的值对 DataFrame 进行分组，并允许您对每个组执行操作。
考虑下面显示的代码。
示例
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
data = {'fruit': ['apple', 'orange', 'banana', 'apple', 'orange']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 groupby() 和 size() 计算 'apple' 的出现次数
count = df.groupby('fruit').size()['apple']
print(f"苹果的数量是:{count}")
说明
在此示例中，我们首先创建一个包含名为 'fruit' 的列的示例 DataFrame。然后，我们使用 groupby() 方法根据 'fruit' 列中的值对 DataFrame 进行分组。然后，我们使用 size() 方法计算 'fruit' 列中每个唯一值的出现次数。最后，我们使用方括号和值"apple"来访问值"apple"的计数。
输出
苹果的数量为:2
使用布尔掩码
计算 pandas 列中特定值出现的次数的第三种方法是使用布尔掩码。布尔掩码是一个 True/False 值数组，可用于过滤 DataFrame。
考虑下面显示的代码。
示例
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
data = {'fruit': ['apple', 'orange', 'banana', 'apple', 'orange']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用布尔掩码来计算"apple"的出现次数
mask = df['fruit'] == 'apple'
count = len(df[mask])
print(f"苹果的数量是:{count}")
解释
在此示例中，我们首先创建一个包含名为"fruit"的列的示例 DataFrame。然后，我们创建一个布尔掩码，对于"fruit"列中的值为"apple"的行，该掩码为 True。然后，我们将布尔掩码应用于 DataFrame，并使用 len() 函数计算与掩码匹配的行数。最后，我们打印出与掩码匹配的行数。
输出
苹果的数量为:2
结论
总之，计算 pandas 列中特定值的出现次数是数据分析中的常见任务，pandas 提供了多种方法来完成此任务。
在本文中，我们介绍了三种不同的计数方法:使用 value_counts() 方法、使用 groupby() 方法和使用布尔掩码。
无论选择哪种方法，计算 pandas 列中特定值的出现次数都是数据分析师和数据科学家的一项基本技能。
