获取跨列的值计数-Pandas DataFrame答案

【问题标题】：Get count of values across columns-Pandas DataFrame获取跨列的值计数-Pandas DataFrame
【发布时间】：2015-07-07 03:40:00
【问题描述】：

我有一个如下所示的 Pandas DataFrame：

               A              B              C
0   192.168.2.85   192.168.2.85  124.43.113.22
1  192.248.8.183  192.248.8.183   192.168.2.85
2  192.168.2.161            NaN  192.248.8.183
3   66.249.74.52            NaN  192.168.2.161
4            NaN            NaN   66.249.74.52

我想获取跨列的某个值的计数。所以我的预期输出是这样的：

IP          Count
192.168.2.85 3 #Since this value is there in all coulmns
192.248.8.183 3
192.168.2.161 2
66.249.74.52 2
124.43.113.22 1

我知道如何跨行执行此操作，但对列执行此操作有点奇怪？帮我解决这个问题？谢谢。

【问题讨论】：

@OP，如果给出更高效的答案，您会考虑接受吗？

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

stack先用value_counts:

In [14]: df.stack().value_counts()
Out[14]: 
192.248.8.183    3   
192.168.2.85     3   
66.249.74.52     2   
192.168.2.161    2   
124.43.113.22    1   
dtype: int64

【讨论】：

谢谢，这是我所期望的。
只有 pandas 系列可以使用 value_counts()。通过使用 df.stack()，您将他的 DataFrame 转换为一个系列。您的解决方案是正确的，但知道它为什么起作用对我有很大帮助。

【解决方案2】：

df['Counts'] = df[['col1','col2','col3']].groupby(['col1','col2','col3']).transform('count')

【讨论】：