相当于 pandas.DataFrame 的 pandas.Series.value_counts [重复]

Question

我想计算数据元组在 pandas DataFrame 中出现的次数。例如，假设我的数据如下所示：

    a  b
0   0  0
1   0  0
2   1  0
3   1  1
4   1  1

我想得到这样的“每行出现的次数”输出：

(0,0)    2
(1,0)    1
(1,1)    2
dtype: int64

但是，我知道如何做的最接近的事情是做一些算术，将两列合并成一个系列，然后在系列上调用 value_counts：

>>> (df['a'] * 10 + df['b']).value_counts()
 0     2
10     1
11     2
dtype: int64

我不想手动合并列来获得这些计数。但是DataFrame好像没有value_counts的方法：

>>> df.value_counts()
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'value_counts'

有没有一种简单的方法可以从数据框中获取行数信息？

Answer 1

您可以通过.apply(tuple, 1) 将列合并为一个元组列，然后计算：

>>> df.apply(tuple, 1).value_counts()

(0, 0)    2
(1, 0)    1
(1, 1)    2
dtype: int64