如何对DataFrame各列应用value_counts()生成指定格式值计数结果

实现逻辑 #

针对包含ID、Department、Level三列共8条记录的DataFrame，逐列调用value_counts()完成值频次统计，按要求横向拼接结果：

• 每个原始列和它的计数字段成对相邻排列
• 各列唯一值数量不一致时，短列无有效数据的后续位置自动补空对齐
• 支持配置同一列非首行位置留空的格式要求

完整代码 #

import pandas as pd

# 构造8条记录的示例数据集
df = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 2, 3, 3],
    'Department': ['Tech', 'HR', 'Tech', 'Finance', 'HR', 'Tech', 'Finance', 'HR'],
    'Level': ['P3', 'P4', 'P5', 'P4', 'P3', 'P5', 'P4', 'P3']
})

result_parts = []
max_row_count = 0

# 逐列做值频次统计
for col in df.columns:
    # 调用value_counts统计频次，重置索引生成「取值、计数」两列
    col_count = df[col].value_counts().reset_index()
    col_count.columns = [col, '计数']
    # 若需要同一列非首行的取值位置留空，取消注释下一行代码即可
    # col_count.loc[1:, col] = ''
    result_parts.append(col_count)
    # 记录最长的统计结果行数，用于后续对齐
    max_row_count = max(max_row_count, len(col_count))

# 横向拼接所有列的统计结果，长度不足的位置补空
final_result = pd.concat(
    [part.reindex(range(max_row_count), fill_value='') for part in result_parts],
    axis=1
)

# 打印输出最终结果
print(final_result)

输出效果 #

默认配置下（不启用留空规则）输出格式如下，所有取值完整显示，短列无数据位置自动留空：

注：统计结果默认按频次从高到低排序，和value_counts()原生排序规则一致，不需要额外排序操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Demi