value_counts將會對於指定列的數據進行group，然后統計出各個出現的值的數量，並且按照從高到低的順序進行排序 輸出： 代表Pclass這個字段共有三種值：1，2，3；出現的次數分別為216,184以及491，上面的列表就是按照出現“值 ...

數據集: train=pd.read_csv('./1.csv')//讀取內容 print(train['q'].value_counts(dropna=False))//dropna參數代表是否要舍棄Nan，False表示不舍棄 輸出值 ...

count（*）、count（1）和count（列名）的區別 1、執行效果上： l count(*)包括了所有的列，相當於行數，在統計結果的時候，不會忽略列值為NULL l count(1)包括了忽略所有列，用1代表代碼行，在統計結果的時候，不會忽略列值為NULL l ...

看如下數據： 不考慮Null的情況:count(1)和count(主鍵) 這兩個只掃描主鍵Index就可以得到數據，count(*)是掃描表的。所以count(1)和count(主鍵)這兩個效率高。還有一種寫法是count（ROWID）這也是只掃描Index的，效率高。 這個問題 ...

1. count(1) and count(*) 當表的數據量大些時，對表作分析之后，使用count(1)還要比使用count(*)用時多了！ 從執行計划來看，count(1)和count(*)的效果是一樣的。 但是在表做過分析之后， count(1)會比count ...

執行效果上： count(*)包括了所有的列，相當於行數，在統計結果的時候，不會忽略列值為NULL count(1)包括了所有列，用1代表代碼行，在統計結果的時候，不會忽略列值為NULL count(列名)只包括列名那一列，在統計結果的時候，會忽略列值為空（這里的空不是只空字符 ...

count是一種最簡單的聚合函數，一般也是我們第一個開始學習的聚合函數，那么他們之間究竟由什么區別呢？ 有的人說count（1）和count（*）他們之間有區別，而有的人說他們之間沒有區別那么他們之間到底有沒有區別呢。 從執行結果來說： count（1）和count（*）之間 ...

count(1)和count(*)： 都為統計所有記錄數，包括null 執行效率上：當數據量1W+時count(*)用時較少，1w以內count(1)用時較少 count(字段)： 統計字段列的行數，不包括null 若字段為主鍵則count(主鍵)效率最高，否則少量數據時使用count ...