python，如何统计DataFrame类型变量中成员出现的次数？

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在机器学习中，DataFrame和ndarray作为数据样本的常见数据类型。对此类数据的统计和加工是必不可少的操作。在前面的文章里面，有个需求是对ndarray中的值进行出现次数的统计。那么，在本文的需求中，这个需求变成了对DataFrame里面的数据进行出现次数的统计。

大家好，这里是苏南大叔的“程序如此灵动”博客，这里记录苏南大叔的一些代码编程经验。本文要解决的需求是：DataFrame数据类型里面的值频统计问题。测试环境：win10，python@3.11.0，sklearn@1.2.2。

测试样本数据集

本文的测试样本，还是来自标准的鸢尾花数据集iris.csv。
对鸢尾花数据集的解读，请参考文章：

• https://im6.net/say/iris.html

为了实现本文的需求，在这一步中，先读取它为DataFrame类型。代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("iris.csv",skiprows=1,names=["a","b","c","d","label"]) 
X = df.iloc[:,:-1]
y = df.iloc[:,-1:]

注意，这里读取到的是DataFrame类型，并不是ndarray类型。这两种数据类型的相互转化，请参考文章:

• https://newsn.net/say/dataframe-ndarray.html

.value_counts()

为了统计DataFrame数据类型成员的出现次数，这里有个比较好的方法：

df.value_counts()

比如对机器学习的数据来源X和y的统计，代码如下：

X.value_counts()
y.value_counts()
df['label'].value_counts()

结果如下图所示：

可以看到：对于多维度的X来说，显然还不是我们想要的效果，它是一个group by的效果。

分组统计groupby效果

对于多行多列的DataFrame来说，使用.value_counts()会隐式地得到一个groupby的效果。和苏南大叔想象的结果有所差距。

df['label'].value_counts()
df.value_counts()
df[:][:].value_counts()

除了隐式的这种分组外，还可以主动分组：

df['b'].groupby(df['a']).value_counts()
df['a'].groupby(df['b']).value_counts()

全面统计DataFrame整体

下面的代码，会得到一个分组的结果，

df.value_counts()

下面的代码也许是个更好的方式：

pd.DataFrame(df.values.reshape(-1,1)).value_counts()

上面代码里面的-1是指所有的行，细品...

全面统计某一行所有成员（转换一下ndarray）

猛的一看，但实际还是一个group分组的效果，不符合要求。

df[0:1][:].value_counts()

pd.DataFrame(df[0:1][:].values.reshape(-1,1)).value_counts()

全面统计某一列所有成员（直接就可以统计）

df["label"].value_counts()
df[:]["label"].value_counts()

这里对某列（不是某行）数据的统计结果，毕竟符合预期。

只统计某列中其中一个值的出现次数

直接统计某一列中某个值的出现次数，有下面几种方法：

(df.label == '1').sum()
df.query('label == "a"').label.count()
df[df.label == '1'].shape[0]
len(df[df['label'] == '1'])

特别提示

值得特别注意的是：本文中的.value_counts()是函数调用，而不是取属性值.value_counts。在这里，少写了()并不会报错！但是会得到错误的结果！

y.value_counts
y.value_counts()

参考文献

• https://newsn.net/say/ndarray-counts.html
• https://newsn.net/say/dataframe-ndarray.html

结束语

dataframe默认下，对某行或者某多行数据的统计的时候，默认是个分组效果。如果它不符合你的想法，那么利用ndarray的reshape函数，来做个转化就可以了。

结束语写点啥好呢？想换个风格，写段幽默的无关主题的一段话。比如人生感言？你觉得如何？更多python经验文章，请点击苏南大叔的博客：

• https://newsn.net/tag/python/

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