Compte de valeur des pandas

Utilisez la fonction «valeurs_count ()» dans Python Panda pour compter le nombre de valeurs et de chaînes uniques. Il renvoie les objets qui apparaissent le plus fréquemment dans la liste. À l'aide de son paramètre, «Trier Index» avec »Value_Count» peut compter les valeurs et commander l'index dans l'ordre croissant ou de séquence.

La syntaxe de la méthode count_values ​​()

Exemple 1: Comptez la chaîne en utilisant la fonction count_value ()

Dans cet exemple, nous allons compter la chaîne des données données dans le programme en utilisant la fonction «count_value ()». Une séquence contenant le nombre de valeurs distinctes est le résultat de la technique «Value_Counttes ()». Cette méthode renvoie donc le nombre d'entrées uniques dans chaque colonne d'une dataframe pour une colonne donnée. Lorsque vous tentez de déterminer la fréquence des valeurs valides existant dans les colonnes sur une colonne particulière dans les pandas, «count ()» est utilisé. Tandis que la valeur «count_value ()» est utilisée pour déterminer les dénombrements d'une série.

Pour mettre le code en action, nous utilisons l'outil «Spyder». Nous devons d'abord importer la bibliothèque du panda en tant que «PD» avant de pouvoir exécuter le code. Dans cet exemple, «PD.Index »est utilisé pour créer une liste d'index. Cette liste est appelée «personne». Les valeurs que nous avons apportées pour cette liste sont «Watson», «Emma», «Enna», «Watson», «Jhon», «Smith», «Jack», «Emma», «Isabella» et «Daniel». Nous initialisons la variable «ID» pour maintenir l'index. Par conséquent, «PD.L'index »est invoqué pour créer ce dataframe.

Pour compter les chaînes de ce code, nous allons maintenant utiliser le «ID.Fonction Value_Coutets () ”. Il nous donnera plusieurs chefs d'accusation pour chaque chaîne utilisée dans la liste d'index. Étant donné que certaines chaînes dans la liste d'index sont répétées, nous pouvons facilement compter le nombre de fois où ils sont répétés en utilisant "Value_count ()". Nous allons maintenant utiliser la fonction «print ()» pour afficher «ID.count_value "à l'écran.

Deux colonnes, la liste d'index et le nombre de comptes sont utilisés pour afficher les résultats. La liste d'index s'affiche avec son «nom: personne» et le type de données de cet index est «int64». Il affichait le numéro de la chaîne devant les chaînes, comme on peut le voir. Watson apparaît avec un «2» devant lui car le mot est utilisé deux fois dans la chaîne. Semblable à la façon dont «Emma» apparaît deux fois dans la liste, «2» s'affiche devant lui. «Enna» n'apparaît qu'une seule fois dans la liste, donc «1» s'affiche devant «Enna», le reste suivra la même procédure.

Exemple 2: Utilisation de la méthode du nombre de valeur (), pour compter le nombre de valeurs entiers

Dans cette illustration, nous comptons le nombre de valeurs de l'indice. Par rapport à l'exemple précédent, qui montre comment trouver le nombre de chaînes, nous déterminerons le nombre total de valeurs dans ce cas.

Nous devons d'abord importer la bibliothèque Pandas. Tout d'abord, nous devons générer la liste d'index en utilisant «PD.Indice". Nous avons quelques valeurs sous forme de nombres dans cette liste. Nous ajoutons les valeurs entières aux valeurs d'index. Les valeurs sont «61», «28», «28», «98», «52», «43», «52», «98», «1», «4», «9» et «61». Ensuite, la variable «ID» est affectée pour stocker l'index créé. La méthode «print ()» est ensuite utilisée pour afficher cette liste d'index.

Après cela, nous utilisons maintenant le «Value_Counts ()» pour compter le nombre de valeurs entières présentes dans la liste d'index. Il donnera le compte de chaque valeur incluse dans la liste d'index. Il affichera «1» dans la sortie si un nombre est utilisé une seule fois et affiche le nombre de nombres répétés devant ce nombre si le nombre est utilisé plus d'une fois. Maintenant, nous allons afficher le «ID.Value_count "en utilisant la fonction" print () ".

Comme on le voit, une liste d'index à une seule rangée s'affiche à l'écran. Cette liste affiche le numéro «61», «28», «28», «98», «52», «43», «52», «96», «1», «4», «9» et « 61 ”avec son type de données« int64 ». La liste d'index est la première colonne de la ligne suivante, tandis que la deuxième colonne affiche le nombre de valeurs entières. Ce cadre définit les nombres «61», «28», «98» et «52» utilise deux fois dans la liste d'index; tandis que les chiffres «43», «1», «4» et «9» utilisent une seule fois dans la liste d'index. La fonction «count_value ()» affiche d'abord des valeurs répétées avant de passer à des valeurs uniques.

Exemple 3: Utilisation de Value_Count pour compter le nombre de valeurs entières et les trier dans l'ordre croissant

Dans cet exemple, nous compterons le nombre de valeurs entières qui sont présentes dans une colonne DataFrame et les trier en utilisant les index des valeurs entières. En passant une fonction qui trie en fonction de l'index de liste interne requis comme mot clé, la fonction «Sort ()» est utilisée pour réaliser cette variante de tri.

En regardant le troisième exemple de cet article, la première chose que nous devons faire est d'importer la bibliothèque Pandas comme «PD». L'étape suivante consiste à générer un dataframe. Le dataframe est nommé «données». Ce dataframe contient une colonne nommée "Numbers". Nous avons ajouté quelques valeurs entières à la colonne «nombres». Les valeurs sont «1», «2», «4», «8», «8», «1» et «0». En utilisant «PD.dataframe »Nous générons maintenant le dataframe. Suivant cela, nous utilisons maintenant la fonction «print ()» pour afficher le «données» de données de données à l'écran.

Maintenant, nous sommes «Données.Nombres.value_count () »pour compter les nombres présents dans la colonne« numéro »de ce dataframe. Il vérifiera chaque numéro pour déterminer combien il a été répété, et s'il l'a fait, il affichera ces informations en tant que nouvelle colonne dans l'image de sortie. Ensuite, nous imprimons la déclaration «count_values» et affichons les «données.nombre.Value Count () ”en utilisant la méthode" print () ". Nous invoquons maintenant la fonction "Value_Count ()" et son paramètre "SORT_INDEX". Le tri est la méthode de mise en place de données dans un ordre spécifié pour faciliter la recherche des données. L'indice des valeurs de comptage sera ensuite trié séquentiellement ou ascendant. Ce résultat est stocké dans la variable initialisée «ID». Enfin, en utilisant la fonction «print ()», nous montrons le résultat final à l'écran.

Trois images sont affichées dans le résultat du résultat. Le premier affiche le dataframe que nous avons créé en ayant une seule colonne «nombres». Avec son index, cette colonne affiche ses valeurs. Le nombre de DataFrame est affiché dans la deuxième ligne sous la déclaration Count_Values. Les nombres qui ne sont pas répétés sont affichés dans la colonne après les nombres répétés. Il est simple de voir que les chiffres «1» et «8» apparaissent deux fois sur la liste de la colonne «numéro». «Int64» s'affiche sous forme de type de données. L'étape finale consiste à trier l'indice des valeurs de comptage, qui sont maintenant placées dans l'ordre croissant. Maintenant, l'index est «0», «1», «2», «4» et «8».

Conclusion

La fonction «value_count ()» est utilisée pour compter toutes les valeurs ou chaînes entières contenues dans les colonnes ou la liste d'index de DataFrame. Dans les deux premiers exemples, «PD.L'index »a été utilisé pour générer une liste d'index. Pour déterminer le nombre, nous utilisons les valeurs entières dans la deuxième liste et les valeurs de chaîne dans la première liste d'index. Dans le troisième exemple, nous créons un dataframe et appliquons «value_count ()» avec son paramètre «index_sort». Les stratégies utilisées dans l'article sont relativement basiques et conviviales.