python之value_counts()介绍

举个例子，假设我们有一个包含身高数据的DataFrame：

|   姓名  | 身高(cm) |
|--------|---------|
|   小明 |   175   |
|   小红 |   160   |
|   小刚 |   180   |
|   小美 |   162   |
|   小强 |   175   |
|   ...  |   ...   |
1
2
3
4
5
6
7
8

我们可以使用 value_counts() 统计各个身高出现的次数：

height_counts = df['身高(cm)'].value_counts()
1

结果可能如下：

180    3
175    2
162    1
160    1
Name: 身高(cm), dtype: int64
1
2
3
4
5

这表示在数据中，身高为180cm的出现了3次，175cm出现了2次，162cm出现了1次，160cm出现了1次。

如果我们想将身高分成几个区间并统计每个区间内的人数，可以使用 bins 参数：

height_counts_bins = df['身高(cm)'].value_counts(bins=[150, 160, 170, 180, 190])
1

这将把身高分成以下区间：(150, 160], (160, 170], (170, 180], (180, 190]，然后统计每个区间内的人数。

输出

假设在给定的数据中：

• 有3个人的身高在区间 (150, 160] 内，
• 有2个人的身高在区间 (160, 170] 内，
• 有1个人的身高在区间 (170, 180] 内，
• 没有人的身高在区间 (180, 190] 内，

那么 height_counts_bins 的输出可能会是类似于以下的结果：

(150.0, 160.0]    3
(160.0, 170.0]    2
(170.0, 180.0]    1
(180.0, 190.0]    0
Name: 身高(cm), dtype: int64
1
2
3
4
5

希望这个例子能帮到您理解 value_counts() 和 bins 的用法。