【20211028】【Python】统计Series类型的数据中某元素出现的个数

偏执的太偏执、 2022-08-28 00:39 173阅读 0赞

# 1. value\_count() 方法 #

pandas 中 value\_count() 是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值在该列中有多少重复值。

**注意：value\_counts() 是 Series 类型的数据拥有的方法**，DataFrame 类型的数据不可以直接用，需要指定对哪一行或哪一列使用（DataFrame 取某列、行之后，就是 Series 类型了）。

（参考：[pandas中.value\_counts()的用法][pandas_.value_counts]）

（参考：[如何统计dataframe里某一列中某个数值出现的次数][dataframe]）

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# 2. Tips： #

（1）使用 value\_counts() 时，必须保证该元素在 Series 存在，否则报错：KeyError。（当然~可以使用 try-excepy 捕获 KeyError~）。

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAU2F0aXNmeWluZw_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16][]

（2）如果直接对 DataFrame 类型的数据使用 value\_counts() 方法，会报错：AttributeError。（当然~可以使用 try-except 捕获 AttributeError~）

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAU2F0aXNmeWluZw_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1][]

**修改后的代码：**

import pandas as pd
    import numpy as np
    
    a = list(range(1, 51))
    a_reshape = np.array(a).reshape(5, 10).T
    b = pd.DataFrame(a_reshape)
    
    print(b)
    print(type(b[0]))  # series 类型
    
    try:
        print(b[0].value_counts()[1])
    except KeyError:
        print('b中没有该元素\n')
    
    try:
        print(b.value_counts()[1])
    except AttributeError:
        print(''' DataFrame' object has no attribute 'value_counts\n' ''')

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAU2F0aXNmeWluZw_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2][]

（参考：[Python 异常处理][Python]）

[pandas_.value_counts]: https://www.jianshu.com/p/f773b4b82c66
[dataframe]: https://ask.csdn.net/questions/1103038
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAU2F0aXNmeWluZw_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/32a146573b6a49d0b1f26ad8813bd78c.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAU2F0aXNmeWluZw_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: /images/20220828/2d875ff0499b4ab39d7e2bb18f4cd2ef.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAU2F0aXNmeWluZw_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]: /images/20220828/0b80a5bca2aa4426a832f85e04570b70.png
[Python]: https://www.runoob.com/python/python-exceptions.html