pandas分組計數

pandas分組計數：查看每個元素出現的次數

相當於SQL語句中distinct，以及EXCEL中刪除重復項，查看每個選項有多少個元素

提供以下四種辦法：value_counts、size、groupby、groupby...agg

新建dataframe樣例：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame([["地區1", 20, 12, 11], ["地區2", 20, 12, 11], ["地區3", 90, 30, 11], ["地區2", 90, 30, 12], ["地區3", 10, 20, 30]],
                  columns=["地區","col1", "col2","col3"])
df

查看數據：

統計每個地區出現的次數

1、方法一：value_counts

# 方法一：
df["地區"].value_counts() 

 

2、方法二：size

# 方法二：
df.groupby("地區").size()

 

3、方法三：groupby 通過分組之后進行計數

# 方法三：先按照地區分組，接着統計每組的個數
df.groupby("地區")["地區"].count()

 

4、方法四：groupby...agg  通過分組匯總的方式進行統計

# 直接根據地區對所有數據進行計數
df.groupby("地區").agg("count")

# 第四種方式：分組統計，和第三種類似
df["count"] = 1      # 多增加一個字段，都標識值為1

# 按照大區分組，統計每一組中的count字段的sum值！ 
df.groupby("地區").agg({"count": "sum"})   
# 或者直接求和count列
df.groupby("地區")["count"].sum()

 

最后的結果如下：