我有一个数据框，我正在查看数据框中名为名称的一列
array(['Katherine', 'Robert', 'Anne', nan, 'Susan', 'other'], dtype=object)
我试图打电话告诉我这些唯一名称中的每一个在列中出现了多少次，例如是否有 223 个 Katherine 实例等。 我该怎么做呢？我知道 value_counts 只显示 1 因为它们是单独的唯一值
【问题讨论】：
value_counts 是你想要的。如果出现不止一次，则应显示它们。如果您认为它没有这样做，请展示一个完整的示例来说明问题。请注意，您需要在实际列上使用.value_counts()，而不是在唯一值列表中。
您可以使用 group by 来实现：
df[['col1']].groupby(['col1']).agg(['count'])
【讨论】：
df[['col1']] 将返回一列 DataFrame。如果您将该列上的 DataFrame 分组，agg 将无法找到任何其他要聚合的列。您可以使用.size() 而不是agg('count')，但我会使用value_counts。
如果我理解正确，你可以使用pandas.Series.value_counts。
示例：
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['Katherine', 'Robert', 'Anne', np.nan, 'Susan', 'other'])
s.value_counts()
Katherine 1
Robert 1
other 1
Anne 1
Susan 1
dtype: int64
您提供的数据只有一个名称 - 因此这里有一个包含多个“凯瑟琳”条目的示例：
s = pd.Series(['Katherine','Katherine','Katherine','Katherine', 'Robert', 'Anne', np.nan, 'Susan', 'other'])
s.value_counts()
Katherine 4
Robert 1
other 1
Anne 1
Susan 1
dtype: int64
当应用于您的 Dataframe 时，您将按如下方式调用它：
df['names'].value_counts()
【讨论】：