count函数python作用?countifs范围条件筛选
很多朋友对于count函数python作用和countifs范围条件筛选不太懂,今天就由小编来为大家分享,希望可以帮助到大家,下面一起来看看吧!
python count()函数的功能和用法
python count()函数的功能和用法如下:
统计字符串
在python中可以使用“count()”函数统计字符串里某个字符出现的次数,该函数用于统计次数,其语法是“count(sub, start...
Python count()方法用于统计字符串里某个字符出现的次数。可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。
count()函数
统计字符串里某个字符出现的次数。可以选择字符串索引的起始位置和结束位置。
语法:str.count("char", start,end)或 str.count("char")-> int返回整数
str——为要统计的字符(可以是单字符,也可以是多字符)。
star——为索引字符串的起始位置,默认参数为0。
end——为索引字符串的结束位置,默认参数为字符串长度即len(str)
python数据分析有什么用
随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆,Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢?简单来说,可以做到的内容有很多,比如检查数据表、数据表清洗、数据预处理、数据提取和数据筛选汇总等等。下面来为大家详细讲解一下这些用处。
1、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息,使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数,你可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一列进行空值检查,返回的结果是逻辑值,包含空值返回True,不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值,使用Values函数用来查看数据表中的数值。
2、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数,与之对应的是astype函数,用来更改数据格式,Rename是更改列名称的函数,drop_duplicates函数删除重复值,replace函数实现数据替换。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作,主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并,合并的方式为inner,此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序,使用where函数完成数据分组,使用split函数实现分列。
4、数据提取
主要是使用三个函数:loc、iloc和ix,其中loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外,还可以按具体的条件进行数据,比如使用loc和isin两个函数配合使用,按指定条件对数据进行提取。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能,配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数,使用方法很简单,制定要分组的列名称就可以,也可以同时制定多个列名称,groupby按列名称出现的顺序进行分组。
以上就是总结的利用Python数据分析的用处,大家都记住了吗?既然学习Python数据分析的用处这么多,大家赶紧学习来吧!相信对大家未来的学习和工作,都会有不小的帮助。
Python pandas数据计数函数value_counts
value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中个数,类似Excel里面的count函数
其是pandas下面的顶层函数,也可以作用在Series、DataFrame下
常规用法:
pandas的 value_counts()函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序,默认是降序
可以看出,既可以对分类变量统计,也可以对连续数值变量统计
如果是要对结果升序排列,可以添加 ascending=True来改变
如果不想看统计的个数,而是想看占比,那么可以设置 normalize=True即可,结果是小数形式
可以通过apply,对每一列变量进行统计
以上是自己实践中遇到的一些点,分享出来供大家参考学习,欢迎关注DataShare公众号
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