Index.value_counts() Pandas Index.value_counts() 는 고유한 수를 포함하는 객체를 반환합니다. 가치. 결과 개체는 내림차순이므로 첫 번째 항목이 가장 일반적인 항목입니다. NA 값은 기본적으로 제외됩니다.
구문: Index.value_counts(정규화 = False, 정렬 = True, 오름차순 = False, bins = 없음, dropna = True)
매개변수:
정규화: True이면 반환된 개체에 고유 값의 상대 빈도가 포함됩니다.
정렬: 값 기준 정렬 ‚Äã‚Äã
오름차순: 오름차순 정렬
빈: 값을 계산하는 대신 그룹화 pd.cut의 편의를 위해 반쯤 열린 저장소에 넣고 숫자 데이터에서만 작동합니다.
dropna: NaN의 개수를 포함하지 마십시오.반환: 개수: 시리즈
예제 # 1: 고유한 값의 수를 계산하려면 Index.value_counts() 를 사용하십시오. 주어진 색인에서.
# pd로 판다 가져오기
가져오기 pd로 판다
# 인덱스 생성
< 코드 클래스 ="일반 "> idx <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> pd.Index([ <코드 클래스 = "문자열"> `해리` <코드 클래스 ="일반 ">, <코드 클래스 = "문자열"> `마이크` <코드 클래스 ="일반 ">, <코드 클래스 ="문자열 ">` 아더` <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "문자열"> `닉` <코드 클래스 ="일반 ">,
` 해리` , 코드> <코드 클래스 = "문자열"> `아더` <코드 클래스 = "일반">], 이름 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = " string"> `학생` )
# 색인 인쇄
인쇄 (idx)
출력: 
색인에 있는 모든 고유 값의 수를 구해 봅시다.
# 고유 값의 수를 구합니다 ‚ 색인 idx.value_counts ()
출력: 
함수는 주어진 인덱스에서 모든 고유 값의 카운터를 반환했습니다. 함수에 의해 반환된 개체에는 내림차순으로 값의 발생이 포함되어 있습니다.
예제 # 2: Index.value_counts () 사용 이 색인에서 모든 고유한 값을 찾기 위해.
# pandas를 pd로 가져오기
가져오기 pd로 pandas
# 생성 색인
idx = pd .Index( [ <코드 클래스 = "값"> 21 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 10 <코드 클래스 = "일반 ">, <코드 클래스 = "값"> 30 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 40 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 50 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 10 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 50 ])
# 색인 인쇄
인쇄 (idx)
출력 : 
색인에서 모든 고유 값의 발생 수를 계산해 보겠습니다. .
<표 테두리 = "0" cellpadding = "0" cellspacing = "0" >
# 모든 # 인덱스의 고유한 값을 계산합니다.
<코드 클래스 = "일반"> idx.value_counts()
출력: 
함수가 다음 카운터를 반환했습니다. 인덱스의 모든 고유 값.