Cách đếm tần suất của các tập vật phẩm trong Pandas DataFrame

Sử dụng phương thức Series.value_counts () để đếm tần suất của các tập hợp vật phẩm. Đầu tiên, hãy để chúng tôi tạo DataFrame -

# Create DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame({'Car': ['BMW', 'Mercedes', 'Lamborghini', 'Audi', 'Mercedes', 'Porsche', 'Lamborghini', 'BMW'],
   'Place': ['Delhi', 'Hyderabad', 'Chandigarh', 'Bangalore', 'Hyderabad', 'Mumbai', 'Mumbai','Pune'],
   'UnitsSold': [95, 80, 80, 75, 92, 90, 95, 50 ]})

Đếm tần suất của ô tô bằng cách sử dụng phương thức value_counts () -

# counting frequency of column Car
count1 = dataFrame['Car'].value_counts()
print("\nCount in column Car")
print(count1)

Theo cách tương tự, hãy đếm tần suất của các cột khác. Sau đây là mã hoàn chỉnh để đếm tần suất của các tập hợp vật phẩm trong Pandas DataFrame -

Ví dụ

import pandas as pd

# Create DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame({'Car': ['BMW', 'Mercedes', 'Lamborghini', 'Audi', 'Mercedes', 'Porsche', 'Lamborghini', 'BMW'],
   'Place': ['Delhi', 'Hyderabad', 'Chandigarh', 'Bangalore', 'Hyderabad', 'Mumbai', 'Mumbai', 'Pune'],
   'UnitsSold': [95, 80, 80, 75, 92, 90, 95, 50 ]})

print("Dataframe...")
print(dataFrame)

# counting frequency of column Car
count1 = dataFrame['Car'].value_counts()
print("\nCount in column Car")
print(count1)

# counting frequency of column Place
count2 = dataFrame['Place'].value_counts()
print("\nCount in column Place")
print(count2)

# counting frequency of column Car
count3 = dataFrame['UnitsSold'].value_counts()
print("\nCount in column UnitsSold")
print(count3)

Đầu ra

Điều này sẽ tạo ra kết quả sau -

Dataframe...
          Car       Place  UnitsSold
0         BMW       Delhi         95
1    Mercedes   Hyderabad         80
2 Lamborghini  Chandigarh         80
3        Audi   Bangalore         75
4    Mercedes   Hyderabad         92
5     Porsche      Mumbai         90
6 Lamborghini      Mumbai         95
7         BMW        Pune         50

Count in column Car
BMW            2
Lamborghini    2
Mercedes       2
Audi           1
Porsche        1
Name: Car, dtype: int64

Count in column Place
Mumbai        2
Hyderabad     2
Chandigarh    1
Pune          1
Delhi         1
Bangalore     1
Name: Place, dtype: int64

Count in column UnitsSold
95     2
80     2
92     1
75     1
90     1
50     1
Name: UnitsSold, dtype: int64