统计DataFrame单行中各值的出现次数

你的DataFrame结构如下：

0 1 2 3 4 5 6 7 8 
--------------------
0 4 2 4 1 3 2 1 1 3

可以用以下Python代码实现指定格式的次数统计：

1. 先构造对应的DataFrame（若未创建）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[4, 2, 4, 1, 3, 2, 1, 1, 3]], columns=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

2. 统计并输出结果：

# 提取目标行数据
target_row = df.iloc[0]
# 统计各值出现次数并按值升序排列
value_counts = target_row.value_counts().sort_index()
# 按要求格式打印
for value, count in value_counts.items():
    print(f"{value} = {count}")

执行后会输出：

1 = 3
2 = 2
3 = 2
4 = 2

代码说明 #

• df.iloc[0]：定位到DataFrame的第一行（索引为0的行）
• value_counts()：统计该行中每个唯一值的出现次数
• sort_index()：将统计结果按值的大小升序排列，保证输出顺序和期望一致
• 最后通过循环遍历统计结果，按值 = 次数的格式打印

内容的提问来源于stack exchange，提问作者123mcgr