python value_counts()的基础及进阶用法(超详细)

pandas 计数函数value_counts()

完整版函数

value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)

参数:

1.normalize : boolean, default False　默认false，如为true，则以百分比的形式显示

2.sort : boolean, default True　默认为true,会对结果进行排序

3.ascending : boolean, default False　默认降序排序

4.bins : integer, optional 而不是数值计算，把它们分成半开放的箱子，一个方便的
pd.cut，只适用于数字数据

5.dropna : boolean, default True　默认删除na值

例子

建立一个dataframe对象进行演示。

请记住value_counts()并不是未带任何参数，而是所有参数都是默认的
也就是说会默认显示数字形式，默认排序，默认降序，默认删除na

1.将结果以百分数显示

2.结果不排序，你可以发现结果完全跟dataframe中顺序一样。


3.对结果按照升序排列，跟默认降序排列时相反。


4.加入参数bins
bins的值就是整个结果几部分，下面演示了分别为1，2，3的情况。

5.不删除nan，此方法可以统计nan的个数

最后，需要注意一点value_counts函数返回值类型是series