计算整个 Pandas DataFrame 上的出现次数[重复]答案

【问题标题】：Counting number of occurrences on the whole Pandas DataFrame [duplicate]计算整个 Pandas DataFrame 上的出现次数[重复]
【发布时间】：2018-07-05 10:04:57
【问题描述】：

我的数据集有这个结构

A = [A1, A2, A3, A4]
B = [B1, B2, B3]
C = [C1, C2, C3, C4, C5]

我想统计我的数据集中所有变量的出现次数，例如：

我试过了

df.groupby(df.columns[0]).A.count()

但它只能逐列工作，有没有办法一次计算整个数据集的出现次数？谢谢。

【问题讨论】：

你能显示你的数据吗，使用 print(df.head(10))

标签： python pandas dataset

【解决方案1】：

你可以使用stackvalue_counts

df.stack().value_counts()
Out[1298]: 
4    2
3    2
2    2
5    1
1    1
dtype: int64

数据输入

df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[2,3,4,5]})

【讨论】：

我想这正是我要找的，非常感谢
@ThanhNguyen yw~ 快乐编码

【解决方案2】：

pd.value_counts(df.values.ravel())

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以在axis = 1 上使用apply 和count

>>> df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[2,3,4,5]})
>>> df.apply(pd.value_counts).count(axis=1)

输出

1    1
2    2
3    2
4    2
5    1
dtype: int64

【讨论】：