パンダ: 列内の特定の値の出現を数える方法

次の構文を使用して、pandas DataFrame の列内の特定の値の出現をカウントできます。

 df[' column_name ']. value_counts ()[ value ]

値には数値または文字を指定できることに注意してください。

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例 1: 列内の文字列の出現数をカウントする

次のコードは、pandas DataFrame の列内の特定の文字列の出現数をカウントする方法を示しています。

 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

結果から、文字列「B」が「チーム」列に4回出現していることがわかります。

次の構文を使用して、各一意の値が「チーム」列に表示される頻度を決定することもできることに注意してください。

 #count occurrences of every unique value in the 'team' column
df[' team ']. value_counts ()

B4
At 2
C 2
Name: team, dtype: int64

例 2: 列内の数値の出現を数える

次のコードは、pandas DataFrame の列内の数値の出現数をカウントする方法を示しています。

 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

結果から、値 9 が「アシスト」列に3回出現していることがわかります。

次の構文を使用して、各一意の値が「helps」列に表示される頻度を決定することもできます。

 #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

結果から次のことがわかります。

• 値 9 が 3 回現れます。
• 値 7 が 2 回表示されます。
• 値 5 は 1 回現れます。

等々。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

パンダで一意の値を数える方法
パンダで欠損値を数える方法
パンダの集団目撃数を数える方法