Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

पंडों में value_counts () से मूल्य नाम और गणना कैसे निकालें?

मान नाम और गणना निकालने के लिए, आइए पहले 4 कॉलम के साथ एक DataFrame बनाएं -

dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Mustang', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Tesla', 'Audi'],"Cubic Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000, 2000],"Reg Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000, 1500],"Units Sold": [ 200, 120, 150, 120, 210, 250, 220]
})

मान नाम प्राप्त करें और एक विशिष्ट कॉलम कार के लिए गिनें -

res = dataFrame['Car'].value_counts()

मूल्य नाम प्राप्त करें और एक विशिष्ट कॉलम के लिए गिनें बेची गई इकाइयां -

res = dataFrame['Units Sold'].value_counts()

उदाहरण

पूरा कोड निम्नलिखित है -

import pandas as pd

# creating dataframe
dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Mustang', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Tesla', 'Audi'],"Cubic Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000, 2000],"Reg Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000, 1500],"Units Sold": [ 200, 120, 150, 120, 210, 250, 220]
})

print("DataFrame ...\n",dataFrame)

res = dataFrame['Car'].value_counts()
print("\nDisplaying value name and counts from the column Car:\n",res)

res = dataFrame['Units Sold'].value_counts()
print("\nDisplaying value name and counts from the column Units Sold:\n",res)

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

DataFrame ...
        Car   Cubic Capacity   Reg Price   Units Sold
0       BMW            2000         7000          200
1   Mustang            1800         1500          120
2     Tesla            1500         5000          150
3   Mustang            2500         8000          120
4  Mercedes            2200         9000          210
5     Tesla            3000         6000          250
6      Audi            2000         1500          220

Displaying value name and counts from the column Car:
Mustang    2
Tesla      2
Audi       1
BMW        1
Mercedes   1
Name: Car, dtype: int64

Displaying value name and counts from the column Units Sold:
120   2
150   1
220   1
210   1
250   1
200   1
Name: Units Sold, dtype: int64

  1. पायथन - पांडस डेटाफ्रेम के सबसेट का चयन कैसे करें

    मान लें कि Microsoft Excel में खोली गई हमारी CSV फ़ाइल की सामग्री निम्नलिखित हैं - सबसे पहले, CSV फ़ाइल से पंडों के डेटाफ़्रेम में डेटा लोड करें - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") उपसमुच्चय का चयन करने के लिए वर्गाकार कोष्ठकों का प्रयोग करें। कोष्ठक म

  1. पायथन - पंडों के डेटाफ़्रेम से अशक्त पंक्तियों को कैसे छोड़ें?

    पंडों के डेटाफ़्रेम में अशक्त पंक्तियों को छोड़ने के लिए, ड्रॉपना () विधि का उपयोग करें। मान लें कि कुछ NaN यानी शून्य मानों वाली हमारी CSV फ़ाइल निम्नलिखित है - आइए read_csv() का उपयोग करके CSV फ़ाइल पढ़ें। हमारा सीएसवी डेस्कटॉप पर है - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Ca

  1. पायथन में डेटाटाइम ऑब्जेक्ट से केवल महीने और दिन कैसे निकालें?

    डेटाटाइम . से केवल महीने और दिन निकालने के लिए पायथन में ऑब्जेक्ट, हम DateFormatter() . का उपयोग कर सकते हैं कक्षा। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक डेटाफ़्रेम बनाएं, df , द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा का। एक आक