При работе с анализом данных или задачами по науке о данных часто встречаются сценарии, в которых необходимо подсчитывать вхождения значений в столбце. Pandas, мощная библиотека Python для манипулирования и анализа данных, предоставляет несколько методов для эффективного выполнения этой задачи. В этой статье мы рассмотрим различные методы на примерах кода для подсчета значений в столбце с помощью Pandas.

Метод 1: value_counts()
Самый простой способ подсчитать значения в столбце — использовать метод value_counts(). Этот метод возвращает объект Series с уникальными значениями в столбце в качестве индекса и соответствующими счетчиками в качестве значений.

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Column1': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)
# Count values in 'Column1'
value_counts = df['Column1'].value_counts()
print(value_counts)

Выход:

A    2
B    2
C    1
Name: Column1, dtype: int64

Метод 2: groupby() и size()
Другой подход — использовать функцию groupby()в сочетании с методом size(). Этот метод группирует DataFrame по интересующему столбцу и возвращает размер каждой группы.

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Column1': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)
# Count values in 'Column1'
value_counts = df.groupby('Column1').size()
print(value_counts)

Выход:

Column1
A    2
B    2
C    1
dtype: int64

Метод 3. Использование библиотеки коллекций
В некоторых случаях может потребоваться подсчитать значения в столбце, сохраняя исходный порядок. Библиотека collectionsпредоставляет класс Counter, который можно использовать для достижения этой цели.

import pandas as pd
from collections import Counter
# Create a DataFrame
data = {'Column1': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)
# Count values in 'Column1'
value_counts = pd.Series(Counter(df['Column1']))
print(value_counts)

Выход:

A    2
B    2
C    1
dtype: int64

Метод 4: использование numpy и unique()
Если вам нужны только счетчики, а не фактические значения, вы можете использовать объединенную функцию unique()библиотеки numpyс параметром return_counts.

import pandas as pd
import numpy as np
# Create a DataFrame
data = {'Column1': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)
# Count values in 'Column1'
unique_values, counts = np.unique(df['Column1'], return_counts=True)
value_counts = pd.Series(counts, index=unique_values)
print(value_counts)

Выход:

A    2
B    2
C    1
dtype: int64

Подсчет значений в столбце — обычная задача анализа данных, и Pandas предоставляет несколько методов для ее выполнения. В этой статье мы рассмотрели различные методы, в том числе value_counts(), groupby()с size(), collections.Counterи . 20. Эти методы обеспечивают гибкость и эффективность в зависимости от конкретных требований. Используя эти методы, вы можете эффективно анализировать данные и манипулировать ими в своих проектах по науке о данных.