本文介绍了pandas DataFrame 列中值的计数频率的处理方法，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跟版网的小编来一起学习吧！
问题描述
我想计算每个值在数据框中出现的次数.
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
我想要计数字典:
例如.counts = {N: 14, C:2, S:4}
我试过 df['status']['N'] 但它给出了 keyError 和 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
你可以使用value_counts 和 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pandas DataFrame 列中值的计数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跟版网！
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