如何获取和显示每列值的计数

Question

我有一个熊猫数据框。

df:

   col1 col2 col3 col4 col5
0   1.0  1.0  NaN  NaN  1.0
1   NaN  1.0  1.0  2.0  1.0
2   2.0  NaN  1.0  NaN  1.0

我想获取每列具有相同数据的行数，如下所示。

输出：

    col1 col2 col3 col4 col5
1.0    1    2    2    0    3
2.0    1    0    0    1    0

或者只是一个值的计数。

    col1 col2 col3 col4 col5
1.0    1    2    2    0    3

有什么方法可以得到我的预期输出？

Answer 1

您可以使用 pandas 系列的 value_counts 方法，然后使用 fillna 用 0 填充 NaN 值：

In [7]: df
Out[7]:
   col1  col2  col3  col4  col5
0   1.0   1.0   NaN   NaN   1.0
1   NaN   1.0   1.0   2.0   1.0
2   2.0   NaN   1.0   NaN   1.0

In [8]: df.apply(lambda x: x.value_counts()).fillna(0)
Out[8]:
     col1  col2  col3  col4  col5
1.0     1   2.0   2.0   0.0   3.0
2.0     1   0.0   0.0   1.0   0.0

如果您需要int 值而不是浮点数，您也可以将astype 与int 一起使用：

In [9]: df.apply(lambda x: x.value_counts()).fillna(0).astype(int)
Out[9]:
     col1  col2  col3  col4  col5
1.0     1     2     2     0     3
2.0     1     0     0     1     0

Answer 2

编辑：df.replace(np.NaN, 0) 不能跨版本可靠地工作，因此更新为改用 df.fillna(0)。 p>

要计算每列中某个值的出现次数，请使用 value_counts。非出现值变成NaN，所以需要替换为0：

>>> df.apply(pd.value_counts).fillna(0)


   col1  col2  col3  col4  col5
1     1     2     2     0     3
2     1     0     0     1     0

检索特定行：

>>> df.apply(pd.value_counts).fillna(0).loc[1:1]

   col1  col2  col3  col4  col5
1     1     2     2     0     3