value_counts()

value_counts() 方法返回一个序列 Series，该序列包含每个值的数量。也就是说，对于数据框中的任何列，value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。

语法

Series.value_counts()

参数

图源：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.value_counts.html

基本用法

作者通过以下数据集来观察 value-count () 函数的基本用法，其中 Demo 中使用了 Titanic 数据集。她还在 Kaggle 上发布了一个配套的 notebook。

代码链接：https://www.kaggle.com/parulpandey/five-ways-to-use values -counts

导入数据集

首先导入必要的库和数据集，这是每个数据分析流程的基本步骤。

# Importing necessary librariesimport pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline# Reading in the data
train = pd.read_csv( ../input/titanic/train.csv )

了解数据集的前几行内容

train.head()

统计无效值数量

train.isnull().sum()

由上图可见，Age、Cabin 和 Embarked 列都有无效值。通过这些分析，我们就对数据集有了初步的了解。现在就让我们来看一下 value_counts() 是如何对这个数据集进行进一步探索的，那 5 个高效方法又是什么呢？

默认参数值下的 value_counts()

首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts ()，这样会对该列中出现的每个值进行计数。

train[ Embarked ].value_counts()
-------------------------------------------------------------------
S 644
C 168
Q 77

这个函数会对给定列里面的每个值进行计数并进行降序排序，无效值也会被排除。我们很容易就能看出，Southampton 出发的人最多，其次是 Cherbourg 和 Queenstown。

如何用 value_counts() 求各个值的相对频率

有时候，百分比比单纯计数更能体现数量的相对关系。当 normalize = True 时，返回的对象将包含各个值的相对频率。默认情况下，normalize 参数被设为 False。

train[ Embarked ].value_counts(normalize=True)
-------------------------------------------------------------------
S 0.724409
C 0.188976
Q 0.086614

因此，知道有 72% 的人从 Southampton 出发比单纯知道 644 个人从 Southampton 出发要直观得多。

如何实现升序的 value_counts()

默认情况下，value_counts () 返回的序列是降序的。我们只需要把参数 ascending 设置为 True，就可以把顺序变成升序。

train[ Embarked ].value_counts(ascending=True)
-------------------------------------------------------------------
C 168
S 644

如何用 value_counts() 展示 NaN 值的计数

默认情况下，无效值（NaN）是不会被包含在结果中的。但是跟之前一样的，只需要把 dropna 参数设置成 False，你也就可以对无效值进行计数。

train[ Embarked ].value_counts(dropna=False)
-------------------------------------------------------------------