Pandas — это мощная библиотека манипулирования данными на Python, предоставляющая различные методы анализа и управления данными. Одной из распространенных задач является подсчет конкретных экземпляров в столбце, что позволяет нам получить ценную информацию из наших данных. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов выполнения этой задачи с помощью Pandas, а также примеры кода.

Метод 1: value_counts()
Метод value_counts()в Pandas — это быстрый и простой способ подсчитать количество уникальных значений в столбце. Он возвращает серию, содержащую значения, отсортированные по убыванию.

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'John', 'Alice', 'John', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# Count the occurrences of each name
name_counts = df['Name'].value_counts()
print(name_counts)

Выход:

John     3
Jane     1
Alice    1
Bob      1
Name: Name, dtype: int64

Метод 2: groupby() и size()
Функция groupby()в Pandas позволяет нам группировать DataFrame по определенному столбцу, а затем мы можем применить size()функция для подсчета экземпляров в каждой группе.

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'John', 'Alice', 'John', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# Group the DataFrame by 'Name' and count the instances
name_counts = df.groupby('Name').size()
print(name_counts)

Выход:

Name
Alice    1
Bob      1
Jane     1
John     3
dtype: int64

Метод 3: value_counts() с условием
Если вы хотите подсчитать экземпляры на основе определенного условия, вы можете использовать логическое индексирование вместе с методом value_counts().

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'John', 'Alice', 'John', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# Count the occurrences of 'John' in the 'Name' column
john_count = df[df['Name'] == 'John']['Name'].value_counts()
print(john_count)

Выход:

John    3
Name: Name, dtype: int64

Метод 4: value_counts() с нормализацией
Метод value_counts()также предоставляет возможность нормализовать счетчики, установив для параметра normalizeзначение True. Это возвращает относительные частоты каждого значения вместо фактических значений.

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'John', 'Alice', 'John', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# Count the relative frequencies of each name
name_freq = df['Name'].value_counts(normalize=True)
print(name_freq)

Выход:

John     0.500000
Jane     0.166667
Alice    0.166667
Bob      0.166667
Name: Name, dtype: float64

В этой статье мы рассмотрели несколько методов подсчета конкретных экземпляров в столбце с помощью Pandas. Мы рассмотрели метод value_counts(), groupby()и size(), логическое индексирование и метод value_counts()с помощью . 19параметр. Эти методы полезны для получения более подробной информации о ваших данных и понимания распределения значений в столбце.

Используя эти методы, вы можете эффективно анализировать данные и извлекать значимую информацию. Pandas предоставляет широкий спектр функций для манипулирования данными, что делает его важным инструментом для специалистов по данным и аналитиков.

Не забудьте импортировать библиотеку Pandas (import pandas as pd), прежде чем использовать эти методы в своем коде.