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在Python的數(shù)據(jù)分析庫pandas中，我們經(jīng)常需要統(tǒng)計(jì)每一列中存在特定值的數(shù)量，這可以通過使用pandas的一些內(nèi)置函數(shù)來實(shí)現(xiàn)，如value_counts()、isin()等，下面是一些詳細(xì)的技術(shù)教學(xué)。

1、我們需要導(dǎo)入pandas庫，如果你還沒有安裝pandas，可以使用pip install pandas命令進(jìn)行安裝。

import pandas as pd

2、創(chuàng)建一個(gè)簡單的DataFrame，我們創(chuàng)建一個(gè)3×3的DataFrame：

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

3、使用value_counts()函數(shù)統(tǒng)計(jì)每一列中特定值的數(shù)量，我們想要統(tǒng)計(jì)每一列中值為1的數(shù)量：

value_counts = df.apply(lambda x: x == 1).sum()
print(value_counts)

4、使用isin()函數(shù)過濾出包含特定值的行，我們想要找出所有A列中值為1的行：

filtered_rows = df[df['A'].isin([1])]
print(filtered_rows)

5、使用groupby()和agg()函數(shù)對(duì)每一列進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，我們想要統(tǒng)計(jì)每一列中特定值的數(shù)量：

grouped = df.groupby(df.columns.tolist()).agg(lambda x: (x == 1).sum())
print(grouped)

6、使用pivot_table()函數(shù)創(chuàng)建透視表，我們想要統(tǒng)計(jì)每一列中特定值的數(shù)量：

pivot_table = pd.pivot_table(df, values=df.columns.tolist(), index=None, aggfunc=(lambda x: (x == 1).sum()))
print(pivot_table)

7、使用crosstab()函數(shù)創(chuàng)建交叉表，我們想要統(tǒng)計(jì)每一列中特定值的數(shù)量：

crosstab = pd.crosstab(index=df.columns.tolist(), columns=[1])
print(crosstab)

以上就是在pandas中統(tǒng)計(jì)每一列存在特定值的方法，這些方法可以幫助我們?cè)谔幚泶罅繑?shù)據(jù)時(shí)，快速地找到我們需要的信息，在實(shí)際使用中，你可能需要根據(jù)你的具體需求，選擇合適的方法。

本文名稱：pandas統(tǒng)計(jì)每一列存在特定值
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