Pandas 查询变量计数 - Python

在数据分析和数据处理过程中，我们经常需要统计变量的频数，即每个变量取值出现的次数。Pandas 是一个强大的数据处理库，可以轻松地进行各种数据操作，包括变量计数。

下面是一个演示如何使用 Pandas 查询变量计数的例子：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Alice'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30, 25],
        'Country': ['UK', 'US', 'US', 'UK', 'UK', 'US']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 value_counts() 函数计算变量的频数
counts = df['Name'].value_counts()

# 输出计数结果
print(counts)

以上代码的输出结果为：

Alice      3
Bob        2
Charlie    1
Name: Name, dtype: int64

以上代码通过创建一个包含姓名、年龄和国家信息的示例数据集，并使用 value_counts() 函数计算了姓名变量的频数。value_counts() 函数会根据变量的取值进行计数，并按照计数结果由大到小进行排序。

你也可以进一步使用 Pandas 的查询语法进行更复杂的变量计数操作。例如，你可以根据条件过滤数据后再计数：

# 根据条件过滤数据
filtered_data = df[df['Age'] > 25]

# 计算变量的频数
counts = filtered_data['Country'].value_counts()

# 输出计数结果
print(counts)

以上代码的输出结果为：

US    2
UK    1
Name: Country, dtype: int64

当然，你还可以将计数结果保存到变量中，以便后续使用。

以上就是使用 Pandas 查询变量计数的简单介绍。希望这对你有帮助！