pandas DataFrame 列中值的计数频率答案

【问题标题】：Count frequency of values in pandas DataFrame columnpandas DataFrame 列中值的计数频率
【发布时间】：2016-06-30 12:29:45
【问题描述】：

我想计算每个值在数据框中出现的次数。

这是我的数据框 - df:

我想要计数字典：

例如。 counts = {N: 14, C:2, S:4}

我尝试过df['status']['N']，但它提供了keyError 和df['status'].value_counts，但没有用。

【问题讨论】：

标签： python django pandas dataframe

【解决方案1】：

你能把df转换成一个列表吗？

如果是这样：

a = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c']
c = dict()
for i in set(a):
    c[i] = a.count(i)

使用字典理解：

c = {i: a.count(i) for i in set(a)}

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用value_counts 和to_dict：

print df['status'].value_counts()
N    14
S     4
C     2
Name: status, dtype: int64

counts = df['status'].value_counts().to_dict()
print counts
{'S': 4, 'C': 2, 'N': 14}

【讨论】：

不错的解决方案 - 仅使用 pandas

【解决方案3】：

另一种使用失败者Counter的班轮：

In [3]: from collections import Counter

In [4]: dict(Counter(df.status))
Out[4]: {'C': 2, 'N': 14, 'S': 4}

【讨论】：

【解决方案4】：

你可以试试这个方法。

df.stack().value_counts().to_dict()

【讨论】：

我们为什么要堆叠？

【解决方案5】：

查看我在此线程中对 Pandas DataFrame 输出的回复，

count the frequency that a value occurs in a dataframe column

对于字典输出，可以修改如下：

def column_list_dict(x):
    column_list_df = []
    for col_name in x.columns:        
        y = col_name, len(x[col_name].unique())
        column_list_df.append(y)
    return dict(column_list_df)

【讨论】：