DS之信息挖掘：利用pandas库统计某一列col中各个值出现的次数(降序输出)

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利用pandas库统计某一列col中各个值出现的次数(降序输出)

输出结果

实现代码

利用pandas库统计某一列col中各个值出现的次数(降序输出)

输出结果

Save success! F:\File_Python\Resources\data_csv_xls\demo_dataset\data_test01.csv
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 11 columns):
    Column            Non-Null Count  Dtype  
---  ------            --------------  -----  
 0   Name              6 non-null      object 
 1   Sex               6 non-null      object 
 2   Age               6 non-null      int64  
 3   Age02             5 non-null      float64
 4   Capitalisation    6 non-null      object 
 5   Capitalisation02  6 non-null      object 
 6   Education         6 non-null      object 
 7   Company           6 non-null      object 
 8   StockMarket       6 non-null      object 
 9   Score             6 non-null      int64  
 10  Others            6 non-null      object 
dtypes: float64(1), int64(2), object(8)
memory usage: 656.0+ bytes
None
   Unnamed: 0 Name Sex  Age  Age02  ...  Education Company  StockMarket Score Others
0           0   马云   男   56   56.0  ...          1    阿里巴巴           美股     3    150
1           1  马化腾   男   49   49.0  ...          1      腾讯           港股     2    200
2           2  李彦宏   男   51   51.0  ...          2      百度           美股    -3     50
3           3  刘强东   男   47   47.0  ...          1      京东           美股    -8      0
4           4  董明珠   女   66   66.0  ...          2      格力           A股    -2    300
 
[5 rows x 12 columns]
T1、统计某一【类别型】列StockMarket中各个值出现的次数： 
 美股     3
A股     1
未上市    1
港股     1
Name: StockMarket, dtype: int64
T2、统计某一【类别型】列StockMarket中各个值出现的次数： 
 美股    2
港股    1
Name: StockMarket, dtype: int64

实现代码

DS之信息挖掘：利用pandas库统计某一列col中各个值出现的次数(降序输出)
 
import pandas as pd
from NDataScience.Makedata import data2csv
data_frame=pd.read_csv('F:\File_Python\Resources\data_csv_xls\demo_dataset\data_test01.csv')
print(data_frame.head())
 
 
CatColumn_name='StockMarket'
print('统计某一【类别型】列%s中各个值出现的次数：'%CatColumn_name,'\n',data_frame[CatColumn_name].value_counts()[:4]) 
print('统计某一【类别型】列%s中各个值出现的次数：'%CatColumn_name,'\n',data_frame[CatColumn_name].head(3).value_counts()) 
 
 
    
data_frame[CatColumn_name].value_counts().plot(kind='bar')
plt.xlabel(CatColumn_name)
plt.xticks(rotation=0)
plt.title('Distribution of category type columns')        
plt.show()