python pandas如何对某一列进行计数_pandas对dataframe列进行值计数的方法-Python教程-PHP中文网

python pandas如何对某一列进行计数_pandas对dataframe列进行值计数的方法

下次还敢

发布： 2025-09-11 18:18:01

原创

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使用value_counts()函数可对DataFrame某一列进行计数，统计各唯一值出现次数。例如df['column_name'].value_counts()返回降序排列的频次结果；通过normalize参数可获取频率而非计数，sort和ascending控制排序方式，bins用于数值分箱，dropna=False可包含缺失值计数；调用to_frame(name='count')能将结果转为DataFrame便于后续分析。

python pandas如何对某一列进行计数_pandas对dataframe列进行值计数的方法

pandas中对某一列进行计数，核心在于

value_counts()

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函数。它能快速统计DataFrame或Series中每个唯一值的出现次数，是数据探索和分析的利器。

使用

value_counts()

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方法，你可以轻松获取DataFrame某一列中各个值的频率分布。

如何使用

value_counts()

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对DataFrame列进行计数？

假设你有一个名为

df

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的DataFrame，想要统计

column_name

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这一列中各个值的出现次数，可以这样做：

import pandas as pd

# 示例DataFrame
data = {'column_name': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用value_counts()进行计数
counts = df['column_name'].value_counts()

print(counts)

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这段代码会输出

column_name

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列中每个值的计数结果。默认情况下，

value_counts()

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会按降序排列结果，出现次数最多的值排在最前面。

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value_counts()

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的常用参数有哪些？

value_counts()

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方法还有一些常用的参数，可以帮助你更灵活地进行计数：

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```
normalize
```
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: 如果设置为
```
True
```
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，则返回每个值的频率而不是计数。例如，
```
df['column_name'].value_counts(normalize=True)
```
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将返回每个值出现的百分比。
```
sort
```
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: 默认值为
```
True
```
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，表示按计数降序排列结果。如果设置为
```
False
```
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，则不进行排序。
```
ascending
```
登录后复制
: 默认值为
```
False
```
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，表示降序排列。如果设置为
```
True
```
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，则升序排列。
```
bins
```
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: 用于将连续数值数据分成离散的区间。例如，
```
df['numeric_column'].value_counts(bins=5)
```
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将把
```
numeric_column
```
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列的数据分成5个区间进行计数。
```
dropna
```
登录后复制
: 默认值为
```
True
```
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，表示排除缺失值。如果设置为
```
False
```
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，则包含缺失值计数。

如何处理缺失值计数？

默认情况下，

value_counts()

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会忽略缺失值（NaN）。如果你想统计缺失值的数量，可以将

dropna

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参数设置为

False

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：

import pandas as pd
import numpy as np

# 示例DataFrame，包含缺失值
data = {'column_name': ['A', 'B', 'A', np.nan, 'B', 'A', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)

# 包含缺失值计数
counts = df['column_name'].value_counts(dropna=False)

print(counts)

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这样，输出结果中就会包含缺失值的计数。

如何将计数结果转换为DataFrame？

有时，你可能需要将

value_counts()

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的输出结果转换为DataFrame，以便进行更复杂的分析。可以使用

to_frame()

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方法：

import pandas as pd

# 示例DataFrame
data = {'column_name': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)

# 转换为DataFrame
counts_df = df['column_name'].value_counts().to_frame(name='count')

print(counts_df)

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这样，