对旧数据帧中的多个列执行value_counts后得到的新数据帧
是一个包含每个列的唯一值及其出现次数的数据框。
在云计算领域，可以使用腾讯云的数据分析服务TencentDB来处理这个问题。TencentDB是一种高性能、可扩展的云数据库服务，支持多种数据库引擎，包括MySQL、SQL Server、PostgreSQL等。通过使用TencentDB的数据分析功能，可以方便地对数据进行聚合和统计。
在处理旧数据帧中的多个列时，可以使用TencentDB的SQL语句来执行value_counts操作。例如，可以使用GROUP BY子句按照多个列进行分组，并使用COUNT函数计算每个组的数量。以下是一个示例SQL语句：
SELECT column1, column2, COUNT(*) as count
FROM table
GROUP BY column1, column2这将返回一个新的数据框，其中包含每个唯一组合的列值及其出现次数。
腾讯云的TencentDB提供了多种云数据库产品，适用于不同的场景和需求。例如，TencentDB for MySQL是一种高性能、可扩展的关系型数据库服务，适用于各种Web应用程序和大型企业级应用程序。TencentDB for PostgreSQL是一种兼容性强、性能卓越的关系型数据库服务，适用于复杂的数据处理和分析任务。
更多关于腾讯云数据库产品的信息，请访问腾讯云官方网站：腾讯云数据库。
相关·内容
我正在使用下面的公式来获取值计数。数据帧中的列： new_data = df['item'].value_counts() 给出了以下结果 Apples 3
Green bananas 2
Bananas 1
Oranges 1 我想要的是获得输出的每一个项目计数在新的列，如下面的excel例子 ? 任何帮助或指导我们都将不胜感激。谢谢
浏览 123提问于2021-09-23得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个数据帧，并且我正在对一列进行频率表计数。我想要搜索表中的key列是否包含此列表ls = ['Agree', 'Disagree', 'Neutral', 'N/A']中的所有值，如果列key缺少列表中的某些值，我想将缺少的值添加到该列中，并将其count设为0。这是在计算频率表时可以执行的东西吗？
例如，我已经在这里使用value_counts计算了我的频率表，并将其转换为数据帧。
# df
key count
Agree 22
Disagree 30
Neutral 12
预期输出
浏览 12提问于2019-11-16得票数 2
回答已采纳
我有一个包含一些tweet的数据帧，类似于：
tweets = pd.Series(['This is a tweet example #help #thankyou',
'Second tweet example #help',
'Third tweet example #help #stackoverflow'])
tweets_df = pd.DataFrame({'Tweets': tweets})
然后，我将这些标签放在数据帧的另一列中
浏览 0提问于2018-04-17得票数 2
我有一个包含多个不同特征列的pandas数据帧。我有一个特定的列，它可以接受各种整数值。我想以这样一种方式操作数据帧，即这些整数值中的每一个都有相等的数量。
之前；
df['key'] = [1,1,1,3,4,5,5]
之后；
df['key'] = [1,1,1,3,3,3,4,4,4,5,5,5]
我希望将此应用于数据帧中的每个密钥。
浏览 0提问于2017-10-12得票数 0
我对熊猫很陌生，我有一个简单的问题：
如何提取列的唯一值及其计数并用索引键存储在数据帧中
我试图：
df = df1['Genre'].value_counts()
我得到了一个系列，但我不知道如何将它转换为数据帧对象。
浏览 0提问于2018-05-27得票数 0
回答已采纳
我有两个独立的数据帧df和xls。Xls是一个包含唯一is的数据帧，我希望看到这些is在我的df数据帧(~650,000行)中出现了多少次，然后创建一个事件列，跟踪来自我们的xls数据帧的唯一is在df数据帧中出现的次数。
xls = {'Unique ID': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'}
df = {'Contingency': ['a', 'b', 'c', 'd', 'a',
浏览 3提问于2020-05-20得票数 2
我有一个这样的数据帧：
df1 <- data.frame(A=c("xx", "be", "zz", "jj"), B=c("xyx", "bea", "cce", "ggg"), C=c("ges", "xyz", "cce", "edga"))
我想生成两个基于df1的随机数据帧。对于每个随机数据帧，我希望A列和B列保持不变。但只能更改列C的顺序。
我可以用R来做吗？如果是，你能教我怎么做吗？
浏览 2提问于2011-05-31得票数 7
我想以一种平衡的方式从数据帧中删除重复项。目前，df.drop_duplicates()有一个参数keep，您可以在其中决定保留第一个还是最后一个出现的内容。与此解决方案不同，我希望以一种分布式的方式保留事件。
也就是说，我有这个数据帧，有两列:文本和类别，看起来很平衡，但有重复项：
再次应用drop_duplicates()并绘制，将如下所示：
df = df.drop_duplicates(subset='text')
df['Category'].value_counts().plot(kind='bar')
预期的结果将是
浏览 20提问于2021-03-08得票数 0
1回答
我想从熊猫数据框中的城市列中提取独特的城市。城市列具有列表中的值。如何提取城市频率，如下所示： Lahore 3
Karachi 2
Sydney 1 等。 示例数据帧： Name Age City
a jack 34 [Sydney,Delhi]
b Riti 31 [Lahore,Delhi]
c Aadi 16 [New York, Karachi, Lahore]
d Mohit 32 [Peshawar,Delhi, Karachi] 谢谢
浏览 21提问于2021-01-23得票数 0
回答已采纳
1回答
在python中工作，在Jupyter笔记本上工作。我得到了这个数据帧 congress chamber state party
80 house TX D
80 house TX D
80 house NJ D
80 house TX R
80 senate KY R 从第80届国会开始的每一位国会议员，都有一堆信息。我已经将范围缩小到这个问题需要什么。我想更改数据帧，以便为国会任期、商会、州和政党关系的
浏览 12提问于2020-01-22得票数 0
回答已采纳
1回答
为了显示我的数据，我想要创建一个频率图。此图将基于两列组合发生的次数。dataset (Df)中有两列：
acq_cc: [CN, IN, CN, CN, CN, IN, CN, CN, CN, ZA]
tar_cc: [GB, ZA, NO, AR, VG, JP, NL, PK, PK, SG]
列的值需要合并，例如CN - GB，IN - ZA。之后，我想数数一次组合发生的频率。在这种情况下，CN发生了两次。
我使用了示例，但是由于我没有“Client”值，所以我收到了一个错误代码。最后的频率图应该显示前10位组合(在x轴上)和它们的计数(在y轴上)。
浏览 3提问于2022-11-01得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一只熊猫。在连接列之后，我有很多NA (因为数据帧长度不一样)。
对于最后的N列，我希望用列中最常见的值替换nan。
我做了这个：
df.iloc[:, - n:] = df.fillna(df.iloc[:, - n:].value_counts().index[0])
但我有个错误：
TypeError: "value" parameter must be a scalar or dict, but you passed a "tuple"
浏览 2提问于2021-04-02得票数 0
回答已采纳
5回答
我有多个熊猫数据帧(超过70个)，每个都有相同的列。假设每个数据帧中只有10行。我希望在每个数据帧中找到列A‘值，并列出它。示例：
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name'
浏览 11提问于2020-09-06得票数 0
回答已采纳
我有多个具有不同数据的数据帧，但所有数据帧都有一个日期列。我需要确保每个数据帧的日期列完全匹配(数据/行等)，如下所示：
if df1['Date'] == df2['Date'] == df3['Date']:
我无论如何也想不出这件事。
我在想，只是比较一下，生成一个true/false，然后检查一下
(np.where(df1['Date'] == df2['Date'], 'True', 'False')
但这似乎效率不高。
任何帮助都是非常感谢的。
提前谢谢。
编辑: Sh
浏览 10提问于2020-02-21得票数 1
回答已采纳
我有一个数据帧列名，如下所示
<code>A0</code>
我想像这样将列旋转到行
<code>A1</code>
浏览 14提问于2019-12-03得票数 0
1回答
我有两个dataframe列，我想检查其中一个列的元素是否在另一个列中。我使用pandas isin方法执行此操作。但是，如果元素出现在第二个数据帧中，我还想从这两个数据帧中减去is： attivo['S'] = np.where(attivo['SKU'].isin(stampate['SKU-S']), attivo['S'] - 1, attivo['S']) 在本例中，如果attivo数据帧的列S中的项目存在于stampate数据帧的列SKU-S中，则S列将减少一个单位，但是，我也希望相同的列S在stam
浏览 7提问于2020-04-17得票数 0
回答已采纳
2回答
我的数据帧是这样的 > 93 40 73 41 115 74 59 98 76 109 43 44
105 119 56 62 69 51 50 104 91 78 77 75
119 61 106 105 102 75 43 51 60 114 91 83 它有8000行12列 我希望在整个数据帧中找到最不频繁的值(不仅仅是列)。 我试着将这个数据帧转换成numpy数组，并使用for循环对数字进行计数，然后返回最小的计数数字，但它不是很理想。我搜索了一下有没有其他的方法，但是没有找到。 我只找到了scipy.stats
浏览 19提问于2020-09-16得票数 1
回答已采纳
我有一个数据帧，它有很多重复项。我找到了许多解决方案来查找重复项的数量，但不是我想要的方式。如果新列的重复数小于或等于2，有没有办法计算新列中的重复数？ 数据帧如下所示： NAME
0 Peter
1 Peter
2 Peter
3 Jack
4 Jack
5 Luke 但我希望它看起来像这样： NAME Count
0 Peter 0
1 Peter 0
2 Peter 0
3 Jack 1
4 Jack 1
5 Luke 1 然后对其进行过滤(删除行)，这样我就只有一个Cou
浏览 22提问于2019-02-13得票数 2
回答已采纳
假设我的数据是这样的：
+ +
Index | A | B
+--------------|---------|----------+
| |
1 |Y,Z | nan
| |
2 |Y,Z,X | 2
| |
3 |Z | 7
浏览 9提问于2022-07-19得票数 1
1回答
我有一个数据帧，它有一个ID索引，还有一个函数，它接受一个ID并返回一些关于该ID的数据(1行)。我想用与索引相同的ID创建另一个数据帧，但是列是从我的函数中收集的列和值。我正在尝试使用apply，但我不确定如何使用它。
例如,
def f(id):
does stuff
return id_df
new_df = pd.DataFrame(index = original_df.index)
new_df.apply(lambda x: f(x.name).values, axis = 1)
这样做会得到类似如下的结果：
id1 [[data...
id2
浏览 0提问于2019-04-02得票数 0
1回答
操纵数据帧
、、
我有一个数据帧df，其中一个列名为Rule_ID。它的数据如下-
Rule_ID
[u'2c78g',u'df567',u'5ty78']
[u'2c78g',u'd67gh',u'df890o']
[u'd67gh',u'df890o',u'5ty78']
[u'2c78g',u'5ty78',u'df890o']
我希望计算列中所有唯一的规则ID，并创建一个新的数据帧df1，其中一个列包含唯一规则ID
浏览 2提问于2017-06-27得票数 0
回答已采纳
1回答
来自多列数据帧的具有值的单列计数
、、、、
我想用熊猫对多个列的频率求和。列数可以在2-15列之间变化。下面是一个仅包含3列的示例： code1 code2 code3
27 5 56
534 27 78
27 312 55
89 312 27 我希望得到以下结果： code frequency
5 1
27 4
55 1
56 2
78 1
312 2
534 1 计算一列中的值不是问题，只需要将数据帧中所有频率的总和就可以出现一个值，而不管列的数量是多少。
浏览 15提问于2020-04-20得票数 2
回答已采纳
我有这样的数据帧： county
1 N
2 N
3 C
4 N
5 S
6 N
7 N 我想要达到的是： county frequency
1 N 5
2 N 5
3 C 1
4 N 5
5 S 1
6 N 5
7 N 5 有没有可能直接添加这样的列，而不需要任何中间df。我知道我可以使用group和size函数创建另一个df，并合并这两个数据帧。然而，我想知道是否有任何函数可以在没有任何中间df的情况下实现
浏览 28提问于2019-02-06得票数 9
回答已采纳
我正在尝试过滤我现有的数据帧，并创建一个新的数据帧，其中包含所有'name‘列值大于20的行。
下面是我的代码：
mask = df['name'].value_counts() > 20
NewDf = df[mask]
下面是我的错误：
Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match
浏览 0提问于2020-08-09得票数 0
2回答
假设有人想要从数据帧中删除一列。可以在不创建新数据帧的情况下做到这一点吗？
df = df.drop("tags_s")
看起来创建一个新的数据帧更安全，更正确，对吗？通过重用如上所述的数据帧可能会遇到什么问题？
如果重用数据帧是一种糟糕的做法，假设有人想要删除几个与模式匹配的列：
for col in df.columns:
if col.startswith("aux_"):
df = df.drop(col)
在这种情况下，每次创建一个新的数据帧似乎不切实际。最佳实践是什么？
浏览 21提问于2019-11-22得票数 0
我有一个数据帧，其中一列是具有以下标签的分类变量：['Short', 'Medium', 'Long', 'Very Long', 'Extremely Long']。我正在尝试创建一个新的数据帧，它删除所有为Extremely Long的行。
我尝试过以下几种方式：
df2 = df.query('ride_type != "Extremely Long"')
df2 = df[df['ride_type'] != 'Extremely Long']
浏览 84提问于2020-05-30得票数 3
回答已采纳
3回答
连接合并数据库中的列
、、、、
我想添加2列的单个数据框。数据帧是两个单个数据帧的结果。代码如下所示 df1 = pd.read_csv("acc.csv")
df2 = pd.read_csv("gyr.csv")
df = pd.merge(df1, df2, right_index=True, left_index=True) 所以我有列id，activity，time，accx，accy，accz，id，activity_gur，time，gurx，gury，gurz data.head df["acc_activity"].value_counts()
sitti
浏览 12提问于2020-01-20得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个数据帧，我正在查看数据帧中一个名为names的列
array(['Katherine', 'Robert', 'Anne', nan, 'Susan', 'other'], dtype=object)
我正在尝试打电话告诉我，这些唯一的名字中的每一个在列中出现了多少次，例如，如果有223个凯瑟琳等实例，我该怎么做？我知道value_counts只为每个值显示1，因为它们是独立的唯一值
浏览 0提问于2017-01-16得票数 5
回答已采纳
2回答
我正在努力做下面的事情，不知道你能不能帮我。
我有一个2列的熊猫数据框架。我想计算A列中A列的每个值。如果出现的次数大于1，则打印(‘hello’)
例如,
for i in range(1, len(DF)) **if count(DF.iloc[[i],[1]].values)>1:** print('hello')有什么可以帮忙的吗？
谢谢，H
浏览 1提问于2020-01-16得票数 1
我试图使用iloc访问Pandas数据帧中的一个列的索引号：
new = df_new.iloc[:,0]
抛出错误：
IndexingError:太多索引器
iloc上的其他帖子显示他们工作得很好。不明白为什么在我身上发生这种事。救命啊!！
数据框架是：
游戏3862娱乐535教育453图片与视频349公用事业248健康与健身180生产力178社交网络167 144音乐138购物122体育114书112财务104旅游81新闻75天气72参考64食品饮料63商业57导航46医疗23目录10
并由代码创建：
df_new=obj_df["prime_genre"
浏览 0提问于2018-07-11得票数 0
回答已采纳
我有一个数据帧，其中一列(名为'income')具有int值。某些字段的设定值为0。 当我打电话的时候 print(df[df['income'] == 0].agg('count')) 它返回DF列中0值的精确计数。 如果我调用 print(df['income'].value_counts()[df['income'].value_counts() == 0]) 它返回一个空的Series： Series([], Name: income, dtype: int64) 有没有人能帮我破解熊猫的不道德行为？我的
浏览 75提问于2020-08-31得票数 1
回答已采纳
2回答
我知道如何使用"mode“获取dataframe中每一列的最频繁值。例如：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 2, 3]})
df.mode()
A
0 2
但是我找不到数据帧中每一列的"n“个最频繁的值？例如，对于提到的数据帧，我希望n=2的输出如下：
A
0 2
1 1
有什么指针吗？
浏览 0提问于2018-04-10得票数 2
我需要在一个大型pandas数据帧上执行一个非常昂贵的group by操作，我想知道是否可以先按数据帧的前n列进行分组，然后根据我代码中的条件，在另一列上对结果对象进行重新分组，从而将新列添加到结果对象的索引中。
当前DataFrame如下所示：
compound_data = {
'n1': {0: 'n1_value_1', 1: 'n1_value_2', 2: 'n1_value_3'},
'n2': {0: 'n2_value_1', 1: 'n2_value_2&
浏览 0提问于2020-05-14得票数 1
2回答
给定该数据帧，
import pandas as pd
d = {'a': ['john', 'mary','john','john','mary','john'], 'b': [1,2,3,1,1,2],
'c': [0.7, 0.3,0.9,0.4,1.0,0.2],'d': [1,0,0,1,0,1]}
df = pd.DataFrame(data=d)
下面的行将打印出df['a']=john和df[&
浏览 3提问于2021-11-26得票数 0
我有列'Item‘的数据帧。当我运行这个查询时：
df = pd.DataFrame({'SKUIDs': fullFrame.Item})
bySKU = pd.DataFrame(df.groupby(['SKUIDs']).size(),columns = ['Lines'])
结果如下：
我怎么能得到这个：
浏览 0提问于2017-09-06得票数 0
回答已采纳
1回答
在我的数据框架中，我有3个月的数据，而且每天都有。(每一天，我都有不同数量的样本，例如在1月1日我有20K行样本，在1月2日有15K个样本)
我需要的是取平均值，并将它应用到所有数据帧中。例如，如果平均值为8K，我希望从1月1日的数据中得到随机的8k行，从1月2日开始得到8k行，以此类推。
据我所知，rand()将给出整个数据帧的随机值，但我需要每天应用它。因为我的数据框架是每天的，并且数据帧的一列中提到了日期。谢谢
浏览 3提问于2022-07-18得票数 1
回答已采纳
我有一个名为pitches的数据帧，2019年美国职棒大联盟赛季的每个球场都有pitcher_id和球场类型的列。 我想按pitcher_id分组并计算每个基音类型的实例数，我可以使用如下所示的groupby().agg()方法来完成此操作： pitches.groupby('pitcher_id')['pitchType'].agg(
[('Four-Seam Fastball',lambda pitchType: (pitchType=='Four-Seam Fastball').sum()),
('
浏览 165提问于2020-07-19得票数 2
回答已采纳
我需要一些关于熊猫的帮助。
我有以下数据帧：
df = pd.DataFrame({'1Country': ['FR', 'FR', 'GER','GER','IT','IT', 'FR','GER','IT'],
'2City': ['Paris', 'Paris', 'Berlin', 'Berlin', 'Rome
浏览 16提问于2018-08-25得票数 4
回答已采纳
给定以下数据帧：
+------+-----+-----+
| Year | Cat | Bin |
+------+-----+-----+
| 2000 | A | 0 |
| 2000 | A | 1 |
| 2001 | A | 0 |
| 2001 | B | 1 |
| 2001 | B | 0 |
| 2001 | B | 1 |
+------+-----+-----+
d = {
'year': [2000, 2000, 2001, 2001, 2001, 2001],
'cat'
浏览 1提问于2021-06-14得票数 3
1回答
我有这样的数据帧 City Gender
0 A M
1 B F
2 C F
3 A M
4 A M
5 B F 然后，我想使用.nunique on City列来了解表中有多少内容占据了前两个位置 我从https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.nunique.html那里学到了很多东西，我试着运行这个 df_dataset['City'].nunique() 但是有些事情是不合理的
浏览 7提问于2021-08-01得票数 0
回答已采纳
我想根据数据集某一列中类别的百分比对数据帧进行切片。如果我有一个类似下面这样的数据框
>> age height weight obese
28 6.7 82 0
22 5.10 67 0
18 6 77 0
19 5.2 88 1
21 5.3 89 1
24 5.9 68 0
我想根据肥胖列及其类别百分比对数据进行切片。例如：
>> df_equal
age height weight obese
浏览 0提问于2020-09-25得票数 0
2回答
如果我在数据帧中有一列，并且该列包含两个可能的分类变量，我如何计算每个变量出现的次数？
那么，例如，我如何计算研究中有多少参与者是男性或女性？
我尝试过value_counts，groupby，len等，但似乎都搞错了。
谢谢
浏览 0提问于2018-07-03得票数 0
2回答
我有一个pandas数据帧，其中一个列描述了一个整数时间索引，我想添加一个列来存储一行是否是streak的一部分，以及streak有多长。例如，给定time列，我想计算一个streak列，如下所示
time streak
0 3
1 3
2 3
4 2
5 2
5 2
9 1
11 1
11 1
前三条线是连续三条线的一部分，因为索引0,1,2是连续的。下面三行的条纹为2，因为索引4,5也是连续的；索引5是重复的，但在确定条纹的长度时不应计入索引5。最后，最后三行与其他行不相邻，因此它
浏览 4提问于2018-09-17得票数 3
我有一个数据帧A，它看起来像这样：
col1 col2
1 low
1 low
1 high
2 low
2 high
现在，我希望在col1上对此数据帧进行分组，同时在单独的列中获取col2中每个元素的计数。因此，生成的数据帧B应该如下所示：
col1 low high
1 2 1
2 1 1
我正在尝试使用group_by来做这件事，但是这不起作用。有人知道怎么做吗？
浏览 0提问于2020-11-25得票数 0
我正在尝试基于Streamlit应用程序中动态选择的列将value_counts方法应用于数据帧
这就是我想要做的：
if st.checkbox("Select Columns To Show"):
all_columns = df.columns.tolist()
selected_columns = st.multiselect("Select", all_columns)
new_df = df[selected_columns]
st.dataframe(new_df)
上面的代码允许我选择列并显示所选列的数据。我正在尝
浏览 4提问于2020-02-27得票数 0
我有一个按时间顺序排列的df (从旧到新)的UFC战斗。每一行都包含两个战斗机。如何创建两个新列：
col_a = R_fighter存在的战斗次数的累积和，col_b = B_fighter存在的战斗次数的累积和
例如，在df的第1000行，我想要一个从第0行到第999行的R_fighter在数据帧中出现的次数的累计计数。
我正在努力在不使用某种for循环的情况下理解这一点。
浏览 0提问于2020-06-14得票数 1
我有一个电影数据框架，我想要提取美国前5个电影类型，我想使用group by，但它不起作用，因为它将我的类型列(listed_in)视为字符串。如何做到这一点呢？ 下面是我们尝试过的： netflix_df.groupby(['country']['listed_in']).count().sort_values(ascending = False).head(5) 数据帧信息： <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8807 entries, 0 to 8806
Dat
浏览 24提问于2021-11-13得票数 0
回答已采纳
我希望将在每个列标题下具有非不同值的数据each转换为在每个列标题下具有不同值的数据each，并在其旁边出现在它们的特定列中。举个例子：
我的初始数据在下面可见：
A B C D
0 CEN T2 56
2 DECEN T2 45
3 ONBEK T2 84
NaN CEN T1 59
3 NaN T1 87
NaN NaN T2 NaN
0 NaN NaN 98
Na
浏览 2提问于2020-02-14得票数 2
回答已采纳
1回答
我的数据框中有一列的值如下所示： air_voice_no_null.loc[:,"host_has_profile_pic"].value_counts(normalize = True)*100
1.0 99.694276
0.0 0.305724
Name: host_has_profile_pic, dtype: float64 该列中每个唯一值的值为99:1。 我现在想创建一个新的数据帧，这样它就有来自该数据帧的1.0的60%和0.0的40%，以及所有行(当然，行数较少)。 我尝试使用sklearn.model_selection的train_tes
浏览 12提问于2019-06-07得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
