對dataframe中某一列進行計數

本來是一項很簡單的任務。。。但很容易忘記搞混。。所以還是記錄一下

 

方法一：

df['col'].value_counts()

方法二：

groups = df.groupby('col')
groups.size()  # 這里很容易就用上counts所以錯誤...

 

對index進行更改：

df2.index = df2.index.map(f) # f為函數

 

 

按值排序

基本語法：by='name' 指定按該行/列來排序； 默認ascending=True，升序排序；

>>> df3 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(4, 3)), columns=list('bde'), index=range(4))
>>> df3
   b  d  e
0  3  6  7
1  7  7  2
2  4  5  4
3  1  0  3

# 默認axis=0，對col_name列進行排序，該列中每個值對應的行也跟着變動；

df.sort_index(by='col_name')

>>> df3.sort_values(by='b')
   b  d  e
3  1  0  3
0  3  6  7
2  4  5  4
1  7  7  2

 

# 對第row_name行進行排序，該行中每個值相應的列也跟着變動，ascending=False 降序

df.sort_index(by='row_name', axis=1, ascending=False)

>>> df3.sort_values(by=3, ascending=False, axis=1)
   e  b  d
0  7  3  6
1  2  7  7
2  4  4  5
3  3  1  0