Python |インデックスPandas.value_counts（）

Index.value_counts（）パンダIndex.value_counts（） は、一意の数を含むオブジェクトを返します値。結果のオブジェクトは降順になるため、最初のアイテムが最も一般的なアイテムです。 NA値を除外します。デフォルトでは。

構文： Index.value_counts（normalize = False、sort = True、ascending = False、bins = None、dropna = True）

パラメータ：
正規化： Trueの場合、返されるオブジェクトには一意の値の相対頻度が含まれます。
並べ替え：値で並べ替える、Äã‚Äã
昇順：昇順で並べ替え
ビン：値をカウントするのではなく、グループ化しますpd.cutの便利なハーフオープンビンに入れると、数値データでのみ機能します
dropna：NaNのカウントを含めないでください。

戻り値： カウント：シリーズ

例1： Index.value_counts（）を使用して、一意の値の数をカウントします。与えられたインデックスで。

＃パンダをpdとしてインポート

import pandas as pd

＃インデックスを作成

idx = pd.Index（[ `ハリー` 、 `マイク` 、 `Arther` 、 `Nick` 、

`Harry` 、 `Arther` ]、name = `Student` ）

＃インデックスを印刷

print （idx）

出力：

インデックス内のすべての一意の値の数を見つけましょう。

＃一意の値の数を見つけます。インデックス内のÄã‚Äã
idx.value_counts（）

出力：

関数は、指定されたインデックス内のすべての一意の値のカウンターを返しました。関数によって返されるオブジェクトには、値の出現が降順で含まれていることに注意してください。

例2： Index.value_counts（）を使用します。このインデックス内のすべての一意の値のカウントを見つけるには。

＃パンダをpdとしてインポート

import pandas as pd

＃作成インデックス

idx = pd .Index（ [ 21 、 10 、 30 、 40 、 50 、 10 、 50 ]）

＃インデックスを印刷

print （idx）

出力：

インデックス内のすべての一意の値の出現をカウントしましょう。

＃すべてをカウントする ＃インデックス内の一意の値。 idx.value_counts（） 出力： 関数はのカウンターを返しましたインデックス内のすべての一意の値。