Python Pandas में value_counts() से मान के नाम और गिनती कैसे निकालें?

Pandas में value_counts() फ़ंक्शन किसी कॉलम में प्रत्येक अद्वितीय मान की आवृत्ति (frequency) गिनने के लिए उपयोग किया जाता है। यह एक Series लौटाता है जिसमें इंडेक्स पर अद्वितीय मान होते हैं और मान उनकी संबंधित गिनती होती हैं।

उदाहरण: डेटाफ्रेम बनाना

सबसे पहले, 4 कॉलम वाला एक DataFrame बनाते हैं:

import pandas as pd

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]
})

विशिष्ट कॉलम के लिए मान और गिनती प्राप्त करना

'Car' कॉलम के लिए

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

'Units Sold' कॉलम के लिए

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

पूर्ण कोड उदाहरण

import pandas as pd

# डेटाफ्रेम बनाना
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)

# Car कॉलम के लिए value_counts
res = dataFrame['Car'].value_counts()
print("\nCar कॉलम से मान के नाम और गिनती:\n", res)

# Units Sold कॉलम के लिए value_counts
res = dataFrame['Units Sold'].value_counts()
print("\nUnits Sold कॉलम से मान के नाम और गिनती:\n", res)

आउटपुट व्याख्या

उपरोक्त कोड निम्न 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

Car कॉलम से मान के नाम और गिनती:
Mustang     2
Tesla       2
Audi        1
BMW         1
Mercedes    1
Name: Car, dtype: int64

Units Sold कॉलम से मान के नाम और गिनती:
120    2
150    1
220    1
210    1
250    1
200    1
Name: Units Sold, dtype: int64

महत्वपूर्ण बिंदु

• value_counts() डिफ़ॉल्ट रूप से गिनती को अवरोही क्रम (descending order) में सॉर्ट करता है।
• परिणाम एक Series होता है जिसका इंडेक्स अद्वितीय मान होता है और मान उनकी गिनती होती है।
• आप sort=False पैरामीटर का उपयोग करके सॉर्टिंग को रोक सकते हैं।
• normalize=True का उपयोग करके प्रतिशत (percentage) प्राप्त कर सकते हैं।

अतिरिक्त उपयोगी पैरामीटर

# गिनती के बजाय प्रतिशत प्राप्त करें
percentage = dataFrame['Car'].value_counts(normalize=True)
print(percentage)

# NaN मानों को शामिल करें
with_nan = dataFrame['Car'].value_counts(dropna=False)
print(with_nan)

# आरोही क्रम में सॉर्ट करें
ascending = dataFrame['Car'].value_counts().sort_index()
print(ascending)