开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

DataFrame.groupby(列).apply(Len)和DataFrame[column].value_counts()有什么区别？

DataFrame.groupby(列).apply(Len)和DataFrame[column].value_counts()是Pandas库中用于数据分析和处理的两个函数。

DataFrame.groupby(列).apply(Len)：
- 功能：按照指定的列对DataFrame进行分组，并对每个分组应用自定义函数Len。
- 区别：该函数将DataFrame按照指定的列进行分组，然后对每个分组应用自定义函数Len，该函数可以是内置函数或用户自定义函数。最终返回每个分组的结果。
- 优势：可以对分组后的数据进行更加灵活的处理和分析，可以自定义函数进行各种操作，如计算分组的长度、求和、平均值等。
- 应用场景：适用于需要对数据进行分组并进行自定义操作的场景，如统计每个分组的长度、求和、平均值等。

DataFrame[column].value_counts()：
- 功能：统计DataFrame中指定列的每个唯一值的出现次数。
- 区别：该函数直接对DataFrame中指定列的每个唯一值进行统计，返回每个唯一值及其出现的次数。
- 优势：简单快速地统计指定列的每个唯一值的出现次数，方便进行数据的初步分析和了解。
- 应用场景：适用于需要统计某一列的每个唯一值的出现次数的场景，如统计某一列的分类情况、频率分布等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云产品：云数据库 TencentDB（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
腾讯云产品：云服务器 CVM（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
腾讯云产品：云原生应用引擎 TKE（https://cloud.tencent.com/product/tke）
腾讯云产品：音视频处理 VOD（https://cloud.tencent.com/product/vod）
腾讯云产品：人工智能 AI（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云产品：物联网 IoT Explorer（https://cloud.tencent.com/product/ioe）
腾讯云产品：移动开发 MSDK（https://cloud.tencent.com/product/msdk）
腾讯云产品：对象存储 COS（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云产品：区块链 BaaS（https://cloud.tencent.com/product/baas）
腾讯云产品：元宇宙 Tencent XR（https://cloud.tencent.com/product/xr）

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

特征工程与数据预处理全解析：基础技术和代码示例

: print(col, ":", len(dataframe[col].value_counts())) print(pd.DataFrame({"COUNT":...len(dataframe), "TARGET_MEAN": dataframe.groupby(col)[target].mean()}),...)] for var in rare_columns: tmp = temp_df[var].value_counts() / len(temp_df)..."] = df["Name"].apply(lambda x: len(str(x).split(" "))) # Capturing Special Structures df["NEW_NAME_DR..."] = df["Name"].apply(lambda x: len([x for x in x.split() if x.startswith("Dr")])) df.groupby("NEW_NAME_DR

1261 0

别找了，这是 Pandas 最详细教程了

中级函数统计出现的次数 data[ column_1 ].value_counts() ?....value_counts() 函数输出示例在所有的行、列或者全数据上进行操作 data[ column_1 ].map(len) len() 函数被应用在了「column_1」列中的每一个元素上....map() 运算给一列中的每一个元素应用一个函数 data[ column_1 ].map(len).map(lambda x: x/100).plot() pandas 的一个很好的功能就是链式方法...它可以帮助你在一行中更加简单、高效地执行多个操作（.map() 和.plot()）。 data.apply(sum) .apply() 会给一个列应用一个函数。...data.groupby( column_1 )[ column_2 ].apply(sum).reset_index() 按一个列分组，选择另一个列来执行一个函数。.

2K2 0

别找了，这是 Pandas 最详细教程了

中级函数统计出现的次数 data[ column_1 ].value_counts() 复制代码 .value_counts() 函数输出示例在所有的行、列或者全数据上进行操作 data[ column..._1 ].map(len) 复制代码 len() 函数被应用在了「column_1」列中的每一个元素上 .map() 运算给一列中的每一个元素应用一个函数 data[ column_1 ].map(len...它可以帮助你在一行中更加简单、高效地执行多个操作（.map() 和.plot()）。 data.apply(sum) 复制代码 .apply() 会给一个列应用一个函数。...data.groupby( column_1 )[ column_2 ].apply(sum).reset_index() 复制代码按一个列分组，选择另一个列来执行一个函数。....总结一下，pandas 有以下优点：易用，将所有复杂、抽象的计算都隐藏在背后了；直观；快速，即使不是最快的也是非常快的。它有助于数据科学家快速读取和理解数据，提高其工作效率

1.1K0 0

想成为高效数据科学家？不会Pandas怎么行

中级函数统计出现的次数 data['column_1'].value_counts() ?....value_counts() 函数输出示例在所有的行、列或者全数据上进行操作 data['column_1'].map(len) len() 函数被应用在了「column_1」列中的每一个元素上....map() 运算给一列中的每一个元素应用一个函数 data['column_1'].map(len).map(lambda x: x/100).plot() pandas 的一个很好的功能就是链式方法...它可以帮助你在一行中更加简单、高效地执行多个操作（.map() 和.plot()）。 data.apply(sum) .apply() 会给一个列应用一个函数。...data.groupby('column_1')['column_2'].apply(sum).reset_index() 按一个列分组，选择另一个列来执行一个函数。.

1.5K4 0

Pandas

属性： info:基本信息 columns:列名 size shape len：查看某列的行数 count:查看某列的有效值（非空）的个数方法 head(): tail(): 创建 DataFrame...访问单列：DataFrame[‘column1_name’]，DataFrame.column1_name（这种索引方式要保证列名合法）访问多列：DataFrame[[‘column1_name’,‘...colunmn2_name’]] 访问单列多行：DataFrame[‘column1_name’][m:n] 访问多列多行：DataFrame[[‘column1_name’,‘colunmn2_name...DataFrame.groupby()返回一个称为GroupBy object的对象。...(pd.Series) 使用agg和apply聚合数据的一个区别体现函数的作用对象上，在自定义函数时，我们使用agg时默认聚合函数的输入是一个数组，而apply的聚合函数的输入参数是一个DataFrame

9.1K3 0

pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

此教程适合有pandas基础的童鞋来看，很多知识点会一笔带过，不做详细解释 Pandas数据格式 Series DataFrame：每个column就是一个Series 基础属性shape,index...和applymap apply和applymap是对dataframe的操作，前者操作一行或者一列，后者操作每个元素 These are techniques to apply function to...element, column or dataframe....Apply: As the name suggests, applies a function along any axis of the DataFrame. df[[‘column1’,’column2...’]].apply(sum), it will returns the sum of all the values of column1 and column2. df0[['data1']].apply

3.2K2 0

Pandas缺失数据处理

0 (默认) 按列处理 axis = 1 按行处理，上面是按列都执行了函数 def avg_3_apply(col): # dataframe默认是传入一列一列 x=col[0] y=...col[1] z=col[2] return (x+y+z)/3 df.apply(avg_3_apply) 按一列一列执行结果:(一共两列，所以显示两行结果) 创建一个新的列'new_column...]} df = pd.DataFrame(data) df['new_column'] =df['column1'].apply(lambda x:x*2) # 检查'column1'中的每个元素是否大于...row['new_column'], axis=1) # 按行 # 可以翻译为：df['new_column']=0 或 row['new_column'] 请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个...column2']相当于return的值 df['sum_columns'] = sum_columns Series和DataFrame均可以通过apply传入自定义函数，传入时要想清楚是行还是列

961 0

Pandas入门2

image.png 5.2 DataFrame相加对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后，其索引和列会取并集，缺省值用NaN。...image.png 5.3 DataFrame和Series之间的运算默认情况下，DataFrame和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到DataFram的列，然后沿着行一直向下广播...apply方法是对DataFram中的每一行或者每一列进行映射。 ?...Series对象有value_counts方法可以得到值的集合，以及这些值出现的次数。 ?...经过第6步之后，为什么原来的dataframe数据中Mjob和Fjob列的数据仍然是小写的？

4.2K2 0

再见了！Pandas！！

选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式：通过列名列表选择DataFrame中的多列。示例：选择“Name”和“Age”列。...选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式：通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。示例：选择索引为1的行的“Name”列的值。...使用apply函数对列进行操作 df['NewColumn'] = df['Column'].apply(lambda x: x * 2) 使用方式：使用apply函数对某列的每个元素进行操作，可传递自定义函数...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式：使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。...示例：计算“Status”列中每个状态的数量。 df['Status'].value_counts() 40.

1161 0

50个超强的Pandas操作！！

选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式：通过列名选择DataFrame中的一列。示例：选择“Name”和“Age”列。...选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式：通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。示例：选择索引为1的行的“Name”列的值。...使用apply函数对列进行操作 df['NewColumn'] = df['Column'].apply(lambda x: x * 2) 使用方式：使用apply函数对某列的每个元素进行操作，可传递自定义函数...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式：使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。...示例：计算“Status”列中每个状态的数量。 df['Status'].value_counts() 40.

2801 0

10个Pandas的另类数据处理技巧

每行有三列：anchor, positive, and negative.。如果类别列使用 Categorical 可以显着减少内存使用量。...census_start .csv文件：可以看到，这些按年来保存的，如果有一个列year和pct_bb，并且每一行有相应的值，则会好得多，对吧。...6、value_counts () 计算相对频率，包括获得绝对值、计数和除以总数是很复杂的，但是使用value_counts，可以更容易地完成这项任务，并且该方法提供了包含或排除空值的选项。...10、数组列分成多列假设我们有这样一个数据集，这是一个相当典型的情况： import pandas as pd df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3],...df = pd.concat([df]*10000, ignore_index=True) 我们想将category分成多列显示，例如下面的先看看最慢的apply： def dummies_series_apply

1.2K4 0

pandas新版本增强功能，数据表多列频率统计

---- 列频率统计 pandas 以前的版本(1.1以前)中，就已经存在单列的频率统计。...---- 数据表的多列频率统计现在，pandas 1.1 版本中已为 DataFrame 追加了同名方法 value_counts，下面来看看怎么使用。...简单在后面"接上"排序操作，结果就一样了： image-20200806094230946 其实还有另一种解决思路，有兴趣看源码吧统计比例也没有多大的事情： image-20200806094306039...很遗憾，并没有这个参数，应该考虑到组合列的值是不能分段的。...不过对于自定义函数，当然想干啥就干啥： image-20200806100144613 由于本身 DataFrame.groupby 就可以支持混合类型的 key。

1.6K2 0

Pandas非常用技巧汇总

vals = df['B'].values.tolist() # 将B列的内容转为列表 rs = [len(r) for r in vals] # 获取B列中每个列表的长度 a = np.repeat(...df['A'], rs) # A列中的每个元素重复rs中的对应次数 df2 = pd.DataFrame(np.column_stack((a, np.concatenate(vals))), columns...，查看每组内B列元素出现次数最多的元素和其出现的次数，我们可以通过value_counts来实现。...apply与value_counts和max的结合，我们看到a组和b组中出现次数最多的元素分别出现了2次和4次。...但有时候我们的需求可能会更复杂一些，而rolling原生的统计函数并不多，不过幸好，我们有apply。

4445 0

Pandas的列表值处理技巧，避免过多循环加快处理速度

让我给你们看一个简单的例子: 对于示例数据集中的“age”列，我们可以轻松地使用value_counts()函数来计算观察到的年龄数据集的数量。...在这种情况下，有一个使用apply()和eval()函数的快速方法。...有了这个方法,您将总是得到一个具有一个(n,len(lonsig_list))的dataframe。在这种情况下,10个孩子中有两个叫了5个最喜欢的水果,结果是一个10x5的dataframe。...因为列不代表一个标记,而是一个级别,大多数在标签上的操作不能正确地完成。例如,计算香蕉和桃子之间的相关性是不可能的,我们从方法1得到了dataframe。如果这是你的研究目标,使用下一种方法。...其思想是，我们创建一个dataframe，其中的行与以前相同，但每个水果都被分配了自己的列。

1.9K3 1

不再纠结，一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

譬如这里我们想要得到gender列的F、M转换为女性、男性的新列，可以有以下几种实现方式：字典映射这里我们编写F、M与女性、男性之间一一映射的字典，再利用map()方法来得到映射列： #定义F->女性...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...比如下面我们利用apply()来提取name列中的首字母和剩余部分字母： data.apply(lambda row: (row['name'][0], row['name'][1:]), axis=1...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...可以看到每一个结果都是一个二元组，元组的第一个元素是对应这个分组结果的分组组合方式，第二个元素是分组出的子集数据框，而对于DataFrame.groupby()得到的结果。

4.9K1 0

AI办公自动化：Excel表格数据批量整理分列

A列数据进行分类汇总，汇总方式为计数，分类汇总结果保存到Excel文件：F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\AI行业数据来源.xlsx 注意：每一步都要输出信息处理异常和错误：确保你的代码能够处理可能遇到的异常...http://logging.info("删除单元格内容后面的数字") df[first_column_name] = df[first_column_name].apply(lambda x: re.sub...[first_column_name] = split_df.apply(lambda x: ', '.join(x.dropna()), axis=1) # 拆分后的内容追加到第一列当前内容的后面 http...://logging.info("将拆分后的内容追加到第一列当前内容的后面") df_expanded = pd.DataFrame() df_expanded[first_column_name] =...[first_column_name].value_counts().reset_index() summary.columns = ['数据来源', '计数'] # 保存到Excel文件 http:/

811 0

快乐学习Pandas入门篇：Pandas基础

/new table.xlsx') 基本数据结构 Pandas处理的基本数据结构有 Series 和 DataFrame。两者的区别和联系见下表： ? Series 1....4. describe & info info() 函数返回有哪些列、有多少非缺失值、每列的类型；describe() 默认统计数值型数据的各个统计量，可以自行选择分位数位置。...apply和匿名函数 lambda结合使用，可以很方便的进行一些数据处理。...df['Math'].apply(lambda x:str(x)+'!').head() # 先是遍历所有列，然后遍历每列的所有的值，添加！...Series和DataFrame有哪些常见属性和方法？

2.4K3 0

004.python科学计算库pandas(中)

pivot表中的级别将存储在结果DataFrame的索引和列上的多索引对象(层次索引)中 # index 告诉方法按哪个列分组 # values 是我们要应用计算的列(可选地聚合列) #...100项 # apply 沿着DataFrame的轴应用一个函数。...# apply 沿着DataFrame的轴应用一个函数。...[column_null] return len(null) titanic_survival = pandas.read_csv("titanic_train.csv") # 从每列返回第...100项 # apply 沿着DataFrame的轴应用一个函数。

6382 0

快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

我们也可以添加新的列 # Adding a new column to existing DataFrame in Pandas sex = ['Male','Female','Male','Female...# View unique values and counts of Physics column df['Physics'].value_counts(dropna=False) ?...选择在训练机器学习模型时，我们需要将列中的值放入X和y变量中。...有几个有用的函数用于检测、删除和替换panda DataFrame中的空值。...假设我们想按性别将值分组，并计算物理和化学列的平均值和标准差。

8.1K2 0

（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg

gender列的F、M转换为女性、男性的新列，可以有以下几种实现方式： ● 字典映射　　这里我们编写F、M与女性、男性之间一一映射的字典，再利用map()方法来得到映射列： #定义F->女性，M->男性的映射字典...● lambda函数　　这里我们向map()中传入lambda函数来实现所需功能： #因为已经知道数据gender列性别中只有F和M所以编写如下lambda函数 data.gender.map(lambda...（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据而不是Series.apply()那样每次处理单个值），注意在处理多个值时要给apply()添加参数axis...可以看到每一个结果都是一个二元组，元组的第一个元素是对应这个分组结果的分组组合方式，第二个元素是分组出的子集数据框，而对于DataFrame.groupby()得到的结果，主要可以进行以下几种操作： ●...max_count=pd.NamedAgg(column='count', aggfunc='max'), median=pd.NamedAgg(column='count', aggfunc=

5K6 0

点击加载更多

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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭