value_counts将会对于指定列的数据进行group，然后统计出各个出现的值的数量，并且按照从高到低的顺序进行排序 输出： 代表Pclass这个字段共有三种值：1，2，3；出现的次数分别为216,184以及491，上面的列表就是按照出现“值 ...

数据集: train=pd.read_csv('./1.csv')//读取内容 print(train['q'].value_counts(dropna=False))//dropna参数代表是否要舍弃Nan，False表示不舍弃 输出值 ...

count（*）、count（1）和count（列名）的区别 1、执行效果上： l count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL l count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL l ...

看如下数据： 不考虑Null的情况:count(1)和count(主键) 这两个只扫描主键Index就可以得到数据，count(*)是扫描表的。所以count(1)和count(主键)这两个效率高。还有一种写法是count（ROWID）这也是只扫描Index的，效率高。 这个问题 ...

1. count(1) and count(*) 当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用count(1)还要比使用count(*)用时多了！ 从执行计划来看，count(1)和count(*)的效果是一样的。 但是在表做过分析之后， count(1)会比count ...

执行效果上： count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(1)包括了所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符 ...

count是一种最简单的聚合函数，一般也是我们第一个开始学习的聚合函数，那么他们之间究竟由什么区别呢？ 有的人说count（1）和count（*）他们之间有区别，而有的人说他们之间没有区别那么他们之间到底有没有区别呢。 从执行结果来说： count（1）和count（*）之间 ...

count(1)和count(*)： 都为统计所有记录数，包括null 执行效率上：当数据量1W+时count(*)用时较少，1w以内count(1)用时较少 count(字段)： 统计字段列的行数，不包括null 若字段为主键则count(主键)效率最高，否则少量数据时使用count ...