计算熊猫中出现次数的最有效方法是什么？答案

【问题标题】：what is the most efficient way of counting occurrences in pandas?计算熊猫中出现次数的最有效方法是什么？
【发布时间】：2013-12-03 06:43:22
【问题描述】：

我有一个大的（大约 1200 万行）数据框 df 说：

df.columns = ['word','documents','frequency']

因此，以下内容及时运行：

word_grouping = df[['word','frequency']].groupby('word')
MaxFrequency_perWord = word_grouping[['frequency']].max().reset_index()
MaxFrequency_perWord.columns = ['word','MaxFrequency']

但是，这需要很长时间才能运行：

Occurrences_of_Words = word_grouping[['word']].count().reset_index()

我在这里做错了什么？有没有更好的方法来计算大型数据框中的出现次数？

df.word.describe()

运行得很好，所以我真的没想到这个 Occurrences_of_Words 数据框需要很长时间才能构建。

ps：如果答案很明显，并且您觉得有必要因为我提出这个问题而惩罚我，请同时附上答案。谢谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

我认为df['word'].value_counts() 应该发球。通过跳过 groupby 机制，您将节省一些时间。我不确定为什么count 应该比max 慢得多。两者都需要一些时间来避免缺失值。（与size比较。）

无论如何，value_counts 一直是specifically optimized 来处理对象类型，就像你说的那样，所以我怀疑你会做得比这更好。

【讨论】：

谢谢。我还发现这对于加速计算系列中的特定值很有用。例如df.word.value_counts()['myword'] 的速度大约是 len(df[df.word == 'myword']) 的两倍。
计算整个 DataFrame 怎么样？这适用于一列。
回答我自己的问题（想通了）：.stack() 函数
@Newbielp，我这样做了： df[[i for i in column_names]].astype('str').stack().value_counts().sum() 相当于设置每个选定的列到 str 类型，将所有单独的列堆叠在顶部，基本上形成一列，然后在该列上执行 value_counts() 和 sum()。 :) Stack 非常有用，它可能不是最明显的选择，但对我的用例来说就像一个魅力:)
要添加到@fantabolous 的注释，如果列中可能存在零值，请使用.get() 方法。在这种情况下，.get() 将返回 None，而使用括号方法将引发错误。

【解决方案2】：

当你想统计 pandas dataFrame 中某一列中分类数据出现的频率时，请使用：df['Column_Name'].value_counts()

-Source.

【讨论】：

【解决方案3】：

只是对先前答案的补充。我们不要忘记，在处理真实数据时可能会有空值，因此使用选项dropna=False (default is True) 将这些值也包括在计数中是很有用的

一个例子：

>>> df['Embarked'].value_counts(dropna=False)
S      644
C      168
Q       77
NaN      2

【讨论】：

【解决方案4】：

计算出现次数的其他可能方法是使用 (i) Counter from collections module，(ii) unique from numpy library 和 (iii) groupby + size in @987654331 @。

使用collections.Counter：

from collections import Counter
out = pd.Series(Counter(df['word']))

使用numpy.unique：

import numpy as np
i, c = np.unique(df['word'], return_counts = True)
out = pd.Series(c, index = i)

使用groupby + size：

out = pd.Series(df.index, index=df['word']).groupby(level=0).size()

上述方法中缺少value_counts 的一个非常好的功能是它对计数进行排序。如果对计数进行排序是绝对必要的，那么value_counts 是最好的方法，因为它简单且性能好（尽管它的性能仍略逊于其他方法，尤其是对于非常大的系列）。

基准

（如果对计数进行排序并不重要）：

如果我们查看运行时，它取决于存储在 DataFrame 列/系列中的数据。

如果Series是dtype对象，那么对于非常大的Series最快的方法是collections.Counter，但总的来说value_counts很有竞争力。

但是，如果是dtype int，那么最快的方法是numpy.unique：

用于生成绘图的代码：

import perfplot
import numpy as np
import pandas as pd
from collections import Counter

def creator(n, dt='obj'):
    s = pd.Series(np.random.randint(2*n, size=n))
    return s.astype(str) if dt=='obj' else s
    
def plot_perfplot(datatype):
    perfplot.show(
        setup = lambda n: creator(n, datatype),
        kernels = [lambda s: s.value_counts(),
                   lambda s: pd.Series(Counter(s)),
                   lambda s: pd.Series((ic := np.unique(s, return_counts=True))[1], index = ic[0]),
                   lambda s: pd.Series(s.index, index=s).groupby(level=0).size()
                  ],
        labels = ['value_counts', 'Counter', 'np_unique', 'groupby_size'],
        n_range = [2 ** k for k in range(5, 25)],
        equality_check = lambda *x: (d:= pd.concat(x, axis=1)).eq(d[0], axis=0).all().all(),
        xlabel = '~len(s)',
        title = f'dtype {datatype}'
    )
    
plot_perfplot('obj')
plot_perfplot('int')

【讨论】：