本篇内容介绍了“Pandas怎么计算元素的数量和频率”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
在pandas.Series的pandas.DataFrame列中，将描述获取唯一元素数（不包括重复项的案例数）和每个元素的出现频率（出现数）的方法。
使用pandas.Series方法的unique（），value_counts（）和nunique（）。还提供了nunique（）作为pandas.DataFrame的方法。
在这里:
pandas.Series.unique():返回NumPy数组ndarray中唯一元素值的列表
pandas.Series.value_counts():返回唯一元素的值及其在出现的次数。
pandas.Series.nunique(), pandas.DataFrame.nunique():返回int，pandas.Series中唯一元素的数量。
在解释了基本用法之后,对一下内容进行介绍。
唯一元素的数量（不包括重复项的）
唯一元素值列表
唯一元素的频率（出现次数）
独特元素及其出现的字典
模式及其频率
归一化频率
以下面的数据为例。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('./data/15/sample_pandas_normal.csv')
df.iloc[1] = np.nan
print(df)
# name age state point
# 0 Alice 24.0 NY 64.0
# 1 NaN NaN NaN NaN
# 2 Charlie 18.0 CA 70.0
# 3 Dave 68.0 TX 70.0
# 4 Ellen 24.0 CA 88.0
# 5 Frank 30.0 NY 57.0unique（）返回唯一元素值的列表。一维NumPy数组ndarray类型而不是列表类型（Python内置类型）。还包括缺失值NaN。
u = df['state'].unique() print(u) print(type(u)) # ['NY' nan 'CA' 'TX'] # <class 'numpy.ndarray'>
value_counts（）返回pandas.Series，其中唯一元素的值是index，出现的次数是data。当需要元素的频率（出现次数）时使用此选项。
vc = df['state'].value_counts() print(vc) print(type(vc)) # NY 2 # CA 2 # TX 1 # Name: state, dtype: int64 # <class 'pandas.core.series.Series'>
默认情况下，它按出现次数的降序排序，但是如果参数ascending = True，则以升序排序，如果参数sort = False，则不进行排序。
print(df['state'].value_counts(ascending=True)) # TX 1 # CA 2 # NY 2 # Name: state, dtype: int64 print(df['state'].value_counts(sort=False)) # CA 2 # NY 2 # TX 1 # Name: state, dtype: int64
默认情况下，NaN被排除，但如果参数dropna = False，则也计入NaN。
print(df['state'].value_counts(dropna=False)) # NY 2 # CA 2 # TX 1 # NaN 1 # Name: state, dtype: int64
如果指定了参数normalize = True，则将值归一化，以使总数变为1。
请注意，如果包含缺失值NaN，则该值将根据参数dropna的设置而有所不同。
print(df['state'].value_counts(dropna=False, normalize=True)) # NY 0.333333 # CA 0.333333 # TX 0.166667 # NaN 0.166667 # Name: state, dtype: float64
pandas.Series.nunique（）以整数int形式返回唯一元素的数量。
默认情况下，不包含NaN，并且如果指定了参数dropna = False，则结果还将包含NaN。
nu = df['state'].nunique() print(nu) print(type(nu)) # 3 # <class 'int'> print(df['state'].nunique(dropna=False)) # 4
pandas.DataFrame.nunique（）计算每列的唯一元素数。返回pandas.Series类型。
默认情况下，不包含NaN，并且如果指定了参数dropna = False，则结果还将包含NaN。
默认情况下，该值为每列，但是如果参数axis = 1或axis =‘columns’，则返回每行的值。
nu_col = df.nunique() print(nu_col) print(type(nu_col)) # name 5 # age 4 # state 3 # point 4 # dtype: int64 # <class 'pandas.core.series.Series'> print(df.nunique(dropna=False)) # name 6 # age 5 # state 4 # point 5 # dtype: int64 print(df.nunique(dropna=False, axis='columns')) # 0 4 # 1 1 # 2 4 # 3 4 # 4 4 # 5 4 # dtype: int64
如上所述，pandas.Series.nunique（）和pandas.DataFrame.nunique（）可以计算唯一元素的数量（唯一元素的数量）。
print(df['state'].nunique()) # 3 print(df.nunique()) # name 5 # age 4 # state 3 # point 4 # dtype: int64
使用unique（），您可以获取NumPy数组ndarray类型的唯一元素值的列表。如果要使用列表类型（Python内置类型），则可以使用tolist（）方法将其转换。
print(df['state'].unique().tolist()) print(type(df['state'].unique().tolist())) # ['NY', nan, 'CA', 'TX'] # <class 'list'>
可以将tolist（）方法应用于通过value_counts（）获得的pandas.Series的索引。也可以作为NumPy数组ndarray类型的值来获取。
print(df['state'].value_counts().index.tolist()) print(type(df['state'].value_counts().index.tolist())) # ['NY', 'CA', 'TX'] # <class 'list'> print(df['state'].value_counts(dropna=False).index.values) print(type(df['state'].value_counts().index.values)) # ['NY' 'CA' 'TX' nan] # <class 'numpy.ndarray'>
如上所述，在unique（）的情况下，始终包含NaN，但是value_counts（）可以指定参数dropna是否包含NaN。
要获取每个唯一元素的频率（出现次数），请访问通过value_counts（）获得的pandas.Series的值。
print(df['state'].value_counts()['NY']) # 2 print(df['state'].value_counts().NY) # 2
使用iteritems（）方法检索for循环中的元素值和频率（出现次数）。
for index, value in df['state'].value_counts().iteritems(): print(index, ': ', value) # NY : 2 # CA : 2 # TX : 1
也可以将to_dict（）方法应用于value_counts（）获得的pandas.Series使其成为字典。
d = df['state'].value_counts().to_dict()
print(d)
print(type(d))
# {'NY': 2, 'CA': 2, 'TX': 1}
# <class 'dict'>
print(d['NY'])
# 2使用items（）方法在for循环中检索元素值和频率（出现次数）。
for key, value in d.items(): print(key, ': ', value) # NY : 2 # CA : 2 # TX : 1
默认情况下，value_counts（）返回pandas.Series，它以出现次数的降序排列，因此顶部是最频繁出现的值及其频率。
print(df['state'].value_counts()) # NY 2 # CA 2 # TX 1 # Name: state, dtype: int64 print(df['state'].value_counts().index[0]) # NY print(df['state'].value_counts().iat[0]) # 2
原始pandas.Series的元素成为所得pandas.Series的索引。当数值为索引时，无法使用[Number]指定该值（这会导致错误），因此严格使用iat [Number]进行指定。 （由于示例是字符串，因此[Number]无关紧要）
使用apply（）方法将其应用于pandas.DataFrame的每一列。
Pandas中map(),applymap(),apply()函数的使用方法
print(df.apply(lambda x: x.value_counts().index[0])) # name Frank # age 24 # state NY # point 70 # dtype: object print(df.apply(lambda x: x.value_counts().iat[0])) # name 1 # age 2 # state 2 # point 2 # dtype: int64
如果存在多种模式，则上述方法只能获得一种模式。
pandas.Series的mode（）方法将模式值返回为pandas.Series。如果使用tolist（）列出此结果，则可以将模式值作为列表获取。请注意，即使只有一种模式，也将是一个列表。
print(df['state'].mode()) # 0 CA # 1 NY # dtype: object print(df['state'].mode().tolist()) # ['CA', 'NY'] print(df['age'].mode().tolist()) # [24.0]
使用apply（）方法将mode（）应用于每列将产生具有列表类型元素的pandas.Series（）。
s_mode = df.apply(lambda x: x.mode().tolist()) print(s_mode) # name [Alice, Charlie, Dave, Ellen, Frank] # age [24.0] # state [CA, NY] # point [70.0] # dtype: object print(type(s_mode)) # <class 'pandas.core.series.Series'> print(s_mode['name']) # ['Alice', 'Charlie', 'Dave', 'Ellen', 'Frank'] print(type(s_mode['name'])) # <class 'list'>
mode（）也作为pandas.DataFrame的方法提供。返回pandas.DataFrame。由于各列的模式数不同，所以空缺部分成为缺失值NaN。
print(df.mode()) # name age state point # 0 Alice 24.0 CA 70.0 # 1 Charlie NaN NY NaN # 2 Dave NaN NaN NaN # 3 Ellen NaN NaN NaN # 4 Frank NaN NaN NaN
可以使用count（）方法获得每列中的模式数，该方法对不缺少值NaN的元素数进行计数。
print(df.mode().count()) # name 5 # age 1 # state 2 # point 1 # dtype: int64
同样，正如我在开始时所写的那样，describe（）方法可用于共同计算每一列的唯一元素的数量，模式值及其频率（出现的次数）。每个项目都可以使用loc []获得。
print(df.astype('str').describe())
# name age state point
# count 6 6 6 6
# unique 6 5 4 5
# top Frank 24.0 CA 70.0
# freq 1 2 2 2
print(df.astype('str').describe().loc['top'])
# name Frank
# age 24.0
# state CA
# point 70.0
# Name: top, dtype: object在describe（）中，由列类型dtype计算出的项是不同的，因此使用astype（）进行类型转换（转换）。
如上所述，当将value_counts（）的参数归一化设置为True时，将归一化以使总数变为1的值被返回。
请注意，如果包含缺失值NaN，则该值将根据参数dropna的设置而有所不同。
比较多个数据的频率分布时，很方便。
print(df['state'].value_counts(dropna=False, normalize=True)) # NY 0.333333 # CA 0.333333 # TX 0.166667 # NaN 0.166667 # Name: state, dtype: float64
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