案例 71: 计算值的频率

知识点讲解

在数据分析中，了解数据集中各个值的频率是非常有用的。Pandas 的 value_counts 方法可以用于计算 DataFrame 或 Series 中各个值的出现频率。

• 计算值的频率: 使用 value_counts 方法可以计算 DataFrame 或 Series 中每个唯一值的出现次数。

示例代码

# 准备数据和示例代码的运行结果，用于案例 71

# 示例数据
data_value_counts = {
    'Category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A', 'C', 'B']
}
df_value_counts = pd.DataFrame(data_value_counts)

# 计算值的频率
value_frequency = df_value_counts['Category'].value_counts()

df_value_counts, value_frequency

在这个示例中，我们计算了 Category 列中每个唯一值的出现频率。

示例代码运行结果

原始 DataFrame (df_value_counts):

  Category
0        A
1        B
2        A
3        C
4        B
5        A
6        C
7        B

值的频率 (value_frequency):

A    3
B    3
C    2
Name: Category, dtype: int64

这个结果展示了 Category 列中每个类别的出现次数。这种频率统计在进行数据探索和分析时非常重要，它有助于理解数据集的分布和构成。