在pandas中,可以使用value_counts()
方法来统计数据框中每一列的值变化。该方法会返回一个包含每个唯一值及其对应出现次数的Series对象。
以下是使用value_counts()
方法统计数据框每一列值变化的示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据框
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 3, 3],
'B': [4, 4, 5, 5, 5, 6],
'C': [7, 7, 7, 8, 8, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 统计每一列的值变化
for column in df.columns:
value_counts = df[column].value_counts()
print(f"列 {column} 的值变化统计结果:\n{value_counts}\n")
输出结果如下:
列 A 的值变化统计结果:
3 3
2 2
1 1
Name: A, dtype: int64
列 B 的值变化统计结果:
5 3
4 2
6 1
Name: B, dtype: int64
列 C 的值变化统计结果:
8 3
7 3
Name: C, dtype: int64
在上述示例中,我们首先创建了一个包含三列数据的数据框。然后,使用for
循环遍历每一列,对每一列使用value_counts()
方法进行值变化统计,并将结果打印输出。
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