如何計算值在 Pandas DataFrame 中出現的頻率
Ahmed Waheed
2023年1月30日
有時，當你使用 DataFrame 時，你可能想計算一個值在列中出現的次數，或者換句話說，計算頻率。為此主要使用三種方法。讓我們一一看一下。
df.groupby().count()Series.value_counts()df.groupby().size()
在以下各節中，我們將使用相同的 DataFrame，如下所示：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"A": ["jim", "jim", "jim", "jim", "sal", "tom", "tom", "sal", "sal"],
"B": ["a", "b", "a", "b", "b", "b", "a", "a", "b"],
}
)
df.groupby().count() 方法
如果要計算單個列的頻率，則此方法最好。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"A": ["jim", "jim", "jim", "jim", "sal", "tom", "tom", "sal", "sal"],
"B": ["a", "b", "a", "b", "b", "b", "a", "a", "b"],
}
)
freq = df.groupby(["A"]).count()
print(freq)
freq = df.groupby(["B"]).count()
print(freq)
輸出：
B
A
jim 4
sal 3
tom 2
A
B
a 4
b 5
Series.value_counts() 方法
由於每個 DataFrame 物件都是 Series 物件的集合，因此此方法最好用於 pandas.Series 物件。
現在使用 Series.values_counts() 函式
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"A": ["jim", "jim", "jim", "jim", "sal", "tom", "tom", "sal", "sal"],
"B": ["a", "b", "a", "b", "b", "b", "a", "a", "b"],
}
)
freq = df["A"].value_counts()
print(freq)
freq = df["B"].value_counts()
print(freq)
輸出：
jim 4
sal 3
tom 2
Name: A, dtype: int64
b 5
a 4
Name: B, dtype: int64
df.groupby().size() 方法
以上兩種方法不能用於計算多列的頻率，但是我們可以同時對多列使用 df.groupby().size()。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"A": ["jim", "jim", "jim", "jim", "sal", "tom", "tom", "sal", "sal"],
"B": ["a", "b", "a", "b", "b", "b", "a", "a", "b"],
}
)
freq = df.groupby(["A", "B"]).size()
print(freq)
輸出：
A B
jim a 2
b 2
sal a 1
b 2
tom a 1
b 1
dtype: int64