如何在 Pandas 中制作简单的频率表答案

【问题标题】：How to make a simple frequency table in Pandas如何在 Pandas 中制作简单的频率表
【发布时间】：2019-10-12 15:20:53
【问题描述】：

我需要在 Pandas 数据框中按行计算整数 1 到 5。例如，对于

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'c1': [3, 1, 2], 'c2': [3, 3, 3], 'c3': [2, 5, None], 'c4': [1, 2, 3]})

   c1  c2   c3  c4
0   3   3  2.0   1
1   1   3  5.0   2
2   2   3  NaN   3

将创建以下内容：

   n1  n2  n3  n4  n5
0   1   1   2   0   0
1   1   1   1   0   1
2   0   1   2   0   0

我遇到过.value_counts 和crosstab，但我无法设置任何一个来获得我需要的东西。任何帮助将不胜感激。

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

你可以做的是像这样在数据框上使用.apply函数：

>>> df = pd.DataFrame({'c1': [3, 1, 2], 'c2': [3, 3, 3], 'c3': [2, 5, None], 'c4': [1, 2, 3]})
>>> df
   c1  c2   c3  c4
0   3   3  2.0   1
1   1   3  5.0   2
2   2   3  NaN   3
>>> df.apply(pd.Series.value_counts, axis=1)
   1.0  2.0  3.0  5.0
0  1.0  1.0  2.0  NaN
1  1.0  1.0  1.0  1.0
2  NaN  1.0  2.0  NaN

享受（：并供参考-Count occurrences of items in Series in each row of a DataFrame

p.s- 显然，如果一个数字不存在，它不会创建一个包含很多不存在的数字的表格，只是为了填充表格，直到最后一个数字确实存在，表格将只包含 的数字至少出现1次。

【讨论】：

很好的答案。最后也是.fillna(0)
谢谢！有什么方法可以包含一个计数为 0 的列（在示例中它将是整数 4）？
就像我上面的那个人回答的那样，您可以使用 .reindex 函数为 0 计数添加一列，只需弄清楚如何获取数据框中的最小和最大数字，将它们插入范围比如 -- range(min, max) 然后重新索引你的数据框，注意你正在重新索引轴 1。如果你能接受我的回答，我会很高兴的！
使用重新索引。看我的回答

【解决方案2】：

`stack` + `get_dummies`

df1 = pd.get_dummies(df.stack().astype(int)).sum(level=0)

# Cleans up names, types, missing
idx = range(1, 6)
df1 = df1.reindex(idx, axis=1).add_prefix('n').fillna(0, downcast='infer')

   n1  n2  n3  n4  n5
0   1   1   2   0   0
1   1   1   1   0   1
2   0   1   2   0   0

【讨论】：

【解决方案3】：

你需要Series.value_counts + reindex:

new_df=( df.apply(lambda x: x.value_counts(),axis=1)
        .reindex(columns=np.arange(1,6).astype(int))
        .fillna(0).add_prefix('n') )
print(new_df)

    n1   n2   n3   n4   n5
0  1.0  1.0  2.0  0.0  0.0
1  1.0  1.0  1.0  0.0  1.0
2  0.0  1.0  2.0  0.0  0.0

【讨论】：

stack + get_dummies

`stack` + `get_dummies`