Pandas: วิธีรับจำนวนความถี่ของค่าในคอลัมน์

คุณสามารถใช้วิธีต่อไปนี้เพื่อรับความถี่ของค่าในคอลัมน์ของ Pandas DataFrame:

วิธีที่ 1: รับจำนวนความถี่ของค่าในรูปแบบตาราง

 df[' my_column ']. value_counts ()

วิธีที่ 2: รับจำนวนความถี่ของค่าในรูปแบบพจนานุกรม

 df[' my_column ']. value_counts (). to_dict ()

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติกับ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
                   ' points ': [12, 20, 25, 8, 12, 19, 27, 35]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 12
1 to 20
2 to 25
3 to 8
4 B 12
5 B 19
6 B 27
7 C 35

ตัวอย่างที่ 1: รับจำนวนความถี่ของค่าในรูปแบบตาราง

เราสามารถใช้ฟังก์ชัน value_counts() เพื่อรับจำนวนความถี่ของค่าที่ไม่ซ้ำกันแต่ละค่าในคอลัมน์ ทีม ของ DataFrame และแสดงผลลัพธ์ในรูปแบบตาราง:

 #get frequency count of values in 'team' column
df[' team ']. value_counts ()

At 4
B 3
C 1
Name: team, dtype: int64

จากผลลัพธ์เราจะเห็นได้ว่า:

• ค่า ‘A’ ปรากฏ 4 ครั้งในคอลัมน์ทีม
• ค่า ‘B’ ปรากฏ 3 ครั้งในคอลัมน์ทีม
• ค่า ‘C’ ปรากฏ 1 ครั้งในคอลัมน์ทีม

โปรดทราบว่าผลลัพธ์จะแสดงในรูปแบบตาราง

ตัวอย่างที่ 2: รับจำนวนความถี่ของค่าในรูปแบบพจนานุกรม

เราสามารถใช้ฟังก์ชัน value_counts() และฟังก์ชัน to_dict() เพื่อรับการนับความถี่ของแต่ละค่าที่ไม่ซ้ำกันในคอลัมน์ ทีม ของ DataFrame และแสดงผลลัพธ์ในรูปแบบพจนานุกรม:

 #get frequency count of values in 'team' column and display in dictionary
df[' team ']. value_counts (). to_dict ()

{'A': 4, 'B': 3, 'C': 1}

การนับความถี่ของแต่ละค่าที่ไม่ซ้ำกันในคอลัมน์ ทีม จะแสดงในรูปแบบพจนานุกรม

ตัวอย่างเช่น เราเห็น:

• ค่า ‘A’ ปรากฏ 4 ครั้งในคอลัมน์ทีม
• ค่า ‘B’ ปรากฏ 3 ครั้งในคอลัมน์ทีม
• ค่า ‘C’ ปรากฏ 1 ครั้งในคอลัมน์ทีม

ซึ่งตรงกับจำนวนความถี่จากวิธีก่อนหน้า

ผลลัพธ์จะแสดงในรูปแบบอื่น

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการทำงานทั่วไปอื่นๆ ในแพนด้า:

Pandas: วิธีใช้ GroupBy และการนับมูลค่า
Pandas: วิธีใช้ GroupBy พร้อมจำนวนถังขยะ
Pandas: วิธีนับค่าในคอลัมน์ที่มีเงื่อนไข