在大 pandas DataFrame列中计算值的频率

本文介绍了在大 pandas DataFrame列中计算值的频率的处理方法，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小编来一起学习吧！ 问题描述

我想计算每个值出现在数据框中的次数。

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

我想要计数的字典：

计数= {N：14，C：2，S：4}

c> df ['status'] ['N'] 但是它给出了 keyError 以及 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

您可以使用 value_counts 和 to_dict ：

You can use value_counts and 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}