Pandas: 열에서 특정 값의 발생 횟수를 계산하는 방법

다음 구문을 사용하여 Pandas DataFrame 열에서 특정 값의 발생 횟수를 계산할 수 있습니다.

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

값은 숫자 또는 문자일 수 있습니다.

다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예시 1: 열에서 문자열 발생 횟수 계산

다음 코드는 Pandas DataFrame의 열에서 특정 문자열의 발생 횟수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 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

결과를 보면 “team” 열에 “B”라는 문자열이 4 번 나타나는 것을 알 수 있습니다.

다음 구문을 사용하여 각 고유 값이 “팀” 열에 나타나는 빈도를 확인할 수도 있습니다.

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

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

예 2: 열에서 숫자 값의 발생 횟수 계산

다음 코드는 Pandas DataFrame의 열에서 숫자 값의 발생 횟수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 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

결과에서 “assist” 열에 값 9가 3 번 나타나는 것을 볼 수 있습니다.

다음 구문을 사용하여 각 고유 값이 “helps” 열에 나타나는 빈도를 확인할 수도 있습니다.

 #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

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• 값 9가 3번 나타납니다.
• 값 7이 두 번 나타납니다.
• 값 5가 1번 나타납니다.

등등.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

팬더에서 고유한 값을 계산하는 방법
팬더에서 누락된 값을 계산하는 방법
팬더에서 그룹 목격 횟수를 계산하는 방법