如何用Pandas单行命令统计DataFrame列中各值的出现频次？

直接使用Pandas的value_counts()方法就能实现，这是专门用于统计列内各值出现频次的单行命令：

df['Animal'].value_counts()

执行后会返回一个按频次降序排列的Series，结果如下：

bird    3
dog     2
cat     1
Name: Animal, dtype: int64

如果要输出你想要的值 : 频次文本格式，只需稍作转换：

print('\n'.join([f'{k} : {v}' for k, v in df['Animal'].value_counts().items()]))

输出结果：

bird : 3
dog : 2
cat : 1

额外说明 #

• value_counts()默认会忽略NaN值，若需要统计包含NaN的情况，添加参数dropna=False即可：df['Animal'].value_counts(dropna=False)
• 后续绘制柱状图非常简单，直接对统计结果调用绘图方法：

  df['Animal'].value_counts().plot(kind='bar')
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jayden