Python Pandas:".value_counts" 출력을 데이터 프레임으로 변환

Python Pandas:".value_counts" 출력을 데이터 프레임으로 변환

안녕하세요. 데이터 프레임의 고유값 개수를 알고 싶습니다.count_values는 이를 구현하지만 출력을 다른 곳에서 사용하고 싶습니다..count_values 출력을 판다 데이터 프레임으로 변환하려면 어떻게 해야 합니까?다음은 예제 코드입니다.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1, 1, 2, 2, 2]})
value_counts = df['a'].value_counts(dropna=True, sort=True)
print(value_counts)
print(type(value_counts))

출력:

2    3
1    2
Name: a, dtype: int64
<class 'pandas.core.series.Series'>

필요한 것은 다음과 같은 데이터 프레임입니다.

unique_values  counts
2              3
1              2

감사해요.

인덱스 및 :의 열 이름에 사용합니다.

df = df.value_counts().rename_axis('unique_values').reset_index(name='counts')
print (df)
   unique_values  counts
0              2       3
1              1       2

또는 하나의 열 DataFrame이 필요한 경우 다음을 사용합니다.

df = df.value_counts().rename_axis('unique_values').to_frame('counts')
print (df)
               counts
unique_values        
2                   3
1                   2

저도 같은 문제에 부딪혔기 때문에 여기서 제 생각을 말씀드리겠습니다.

경고문

데이터 구조를 처리할 때Pandas반품 유형을 알고 있어야 합니다.

여기에 있는 또 다른 솔루션

@jezrel이 전에 언급했듯이,PandasAPI를 제공합니다.pd.Series.to_frame.

1단계

또한 포장할 수 있습니다.pd.Series로.pd.DataFrame하는 것만으로

df_val_counts = pd.DataFrame(value_counts) # wrap pd.Series to pd.DataFrame

그러면, 당신은.pd.DataFrame열 이름으로'a'그리고 당신의 첫 번째 열이 색인이 됩니다.

Input:  print(df_value_counts.index.values)
Output: [2 1]

Input:  print(df_value_counts.columns)
Output: Index(['a'], dtype='object')

2단계

그럼 어쩌라는 거야?

여기에 새 열 이름을 추가하려는 경우pd.DataFrame단순히 reset_index()의 API로 인덱스를 재설정할 수 있습니다.

그런 다음 API df.columns 목록으로 열 이름을 변경합니다.

df_value_counts = df_value_counts.reset_index()
df_value_counts.columns = ['unique_values', 'counts']

그러면 필요한 것을 얻을 수 있습니다.

Output:

       unique_values    counts
    0              2         3
    1              1         2

전체 답변 여기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a':[1, 1, 2, 2, 2]})
value_counts = df['a'].value_counts(dropna=True, sort=True)

# solution here
df_val_counts = pd.DataFrame(value_counts)
df_value_counts_reset = df_val_counts.reset_index()
df_value_counts_reset.columns = ['unique_values', 'counts'] # change column names

기본적으로 @wy-hsu 솔루션과 동일하지만 함수 형식으로 모자도 집어넣겠습니다.

def value_counts_df(df, col):
    """
    Returns pd.value_counts() as a DataFrame

    Parameters
    ----------
    df : Pandas Dataframe
        Dataframe on which to run value_counts(), must have column `col`.
    col : str
        Name of column in `df` for which to generate counts

    Returns
    -------
    Pandas Dataframe
        Returned dataframe will have a single column named "count" which contains the count_values()
        for each unique value of df[col]. The index name of this dataframe is `col`.

    Example
    -------
    >>> value_counts_df(pd.DataFrame({'a':[1, 1, 2, 2, 2]}), 'a')
       count
    a
    2      3
    1      2
    """
    df = pd.DataFrame(df[col].value_counts())
    df.index.name = col
    df.columns = ['count']
    return df

pd.DataFrame(
    df.groupby(['groupby_col'])['column_to_perform_value_count'].value_counts()
).rename(
    columns={'old_column_name': 'new_column_name'}
).reset_index()

데이터 프레임에서 열의 부분 집합 선택, 그룹화, 적용 예제value_count그룹별, 이름value_count로 열을 올리다.Count및 첫 번째 n개의 그룹을 표시합니다.

# Select 5 columns (A..E) from a dataframe (data_df).
# Sort on A,B. groupby B. Display first 3 groups.
df = data_df[['A','B','C','D','E']].sort_values(['A','B'])
g = df.groupby(['B'])
for n,(k,gg) in enumerate(list(g)[:3]): # display first 3 groups
    display(k,gg.value_counts().to_frame('Count').reset_index())

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/47136436/python-pandas-convert-value-counts-output-to-dataframe