计算整个 DataFrame 中值的数量 [英] Count number of values in an entire DataFrame

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本文介绍了计算整个 DataFrame 中值的数量的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我目前有 50 列和大约 50000 行的 DataFrame.我试图找到一个值(例如 2)在整个 DataFrame 中出现的总次数.

I currently have DataFrame with 50 columns and around 50000 rows. I'm trying to find the total amount of times a value (e.g. 2) appears in the entire DataFrame.

DataFrame 只包含 0 到 7 之间的值.我可以使用这个为单列执行代码:

The DataFrame only contains values between 0 to 7. I am able to execute the code for a single column using this:

print(df['col1'].value_counts())

然后我尝试创建一个如下所示的 for 循环:

I then attempted to create a for loop like the one shown below:

for cols in df:
    print(df[cols].value_counts())

这是可行的,但它会将其打印为每列的单独结果.

This works, but it prints it out as individual results for each column.

我没有将结果按列拆分,而是尝试获得如下所示的结果,但要合并 DataFrame 中的所有列,而不仅仅是 1 列.

Instead of having the results split up per column, I'm trying to get something like what's shown below, but for all the columns in the DataFrame combined and not just 1 column.

val    no.
7.0    165
3.0    127
5.0     118
6.0     112
2.0      98
4.0      88
1.0      64
0.0      21
Name: col1, dtype: int64

任何帮助将不胜感激!

推荐答案

对于特定值:

(df.values == 2).sum()

或所有:

np.unique(df.values, return_counts=True)

这篇关于计算整个 DataFrame 中值的数量的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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