在大 pandas DataFrame列中计算值的频率 [英] Count frequency of values in pandas DataFrame column

问题描述

我想计算每个值出现在数据框中的次数。

I want to count number of times each values is appearing in dataframe.

这是我的数据框 - df ：

Here is my dataframe - df:

    status
1     N
2     N
3     C
4     N
5     S
6     N
7     N
8     S
9     N
10    N
11    N
12    S
13    N
14    C
15    N
16    N
17    N
18    N
19    S
20    N

我想要计数的字典：

计数= {N：14，C：2，S：4}

c> df ['status'] ['N'] 但是它给出了 keyError 以及 df ['status' ] .value_counts 但没有用。

I have tried df['status']['N'] but it gives keyError and also df['status'].value_counts but no use.

推荐答案

您可以使用 value_counts 和 to_dict ：

You can use value_counts and to_dict:

print df['status'].value_counts()
N    14
S     4
C     2
Name: status, dtype: int64

counts = df['status'].value_counts().to_dict()
print counts
{'S': 4, 'C': 2, 'N': 14}

这篇关于在大 pandas DataFrame列中计算值的频率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！