Pandas: so zählen sie vorkommen eines bestimmten werts in einer spalte
Sie können die folgende Syntax verwenden, um Vorkommen eines bestimmten Werts in einer Spalte eines Pandas-DataFrames zu zählen:
df[' column_name ']. value_counts ()[ value ]
Beachten Sie, dass der Wert eine Zahl oder ein Zeichen sein kann.
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden können.
Beispiel 1: Vorkommen einer Zeichenfolge in einer Spalte zählen
Der folgende Code zeigt, wie die Anzahl der Vorkommen einer bestimmten Zeichenfolge in einer Spalte eines Pandas-DataFrames gezählt wird:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], ' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29], ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4], ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) #count occurrences of the value 'B' in the 'team' column df[' team ']. value_counts ()[' B '] 4
Aus dem Ergebnis können wir ersehen, dass die Zeichenfolge „B“ viermal in der Spalte „Team“ vorkommt.
Beachten Sie, dass wir auch die folgende Syntax verwenden können, um zu bestimmen, wie oft jeder eindeutige Wert in der Spalte „Team“ erscheint:
#count occurrences of every unique value in the 'team' column
df[' team ']. value_counts ()
B4
At 2
C 2
Name: team, dtype: int64
Beispiel 2: Vorkommen eines numerischen Werts in einer Spalte zählen
Der folgende Code zeigt, wie die Anzahl der Vorkommen eines numerischen Werts in einer Spalte eines Pandas-DataFrames gezählt wird:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], ' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29], ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4], ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) #count occurrences of the value 9 in the 'assists' column df[' assists ']. value_counts ()[ 9 ] 3
Aus dem Ergebnis können wir erkennen, dass der Wert 9 dreimal in der Spalte „assist“ vorkommt.
Wir können auch die folgende Syntax verwenden, um zu bestimmen, wie oft jeder eindeutige Wert in der Spalte „helps“ erscheint:
#count occurrences of every unique value in the 'assists' column
df[' assists ']. value_counts ()
9 3
7 2
5 1
12 1
4 1
Name: assists, dtype: int64
Aus dem Ergebnis können wir sehen:
- Der Wert 9 erscheint dreimal.
- Der Wert 7 erscheint zweimal.
- Der Wert 5 erscheint 1 Mal.
Und so weiter.
Zusätzliche Ressourcen
In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:
So zählen Sie eindeutige Werte in Pandas
So zählen Sie fehlende Werte in einem Panda
So zählen Sie Gruppensichtungen bei Pandas