Python Pandas - 返回一个包含来自 Index 对象的唯一值计数的系列，同时考虑 NaN 值

使用该方法返回包含来自 Index 对象的唯一值计数的系列，同时考虑 NaN 值。设置参数dropna值为假。index.value_counts()

首先，导入所需的库——

import pandas as pd
import numpy as np

使用一些 NaN 值创建 Pandas 索引 -

index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])

显示熊猫指数 -

print("Pandas Index...\n",index)

使用 的唯一值计数value_counts()。考虑 NaN 以及使用“dropna”参数的“False”值 -

index.value_counts(dropna=False)

示例

以下是代码 -

import pandas as pd
import numpy as np

# 还使用一些 NaN 值创建 Pandas 索引
index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])

# 显示 Pandas 索引
print("Pandas Index...\n",index)

# 返回索引中的元素数
print("\nNumber of elements in the index...\n",index.size)

# 返回数据的 dtype
print("\nThe dtype object...\n",index.dtype)

# 使用 value_counts() 计算唯一值
# considering NaN as well using the "False" 的价值 "dropna" parameter
print("\nGet the count of unique values with NaN...\n",index.value_counts(dropna=False))

这将产生以下输出 -

Pandas Index...
Float64Index([50.0, 10.0, 70.0, nan, 90.0, 50.0, nan, nan, 30.0], dtype='float64')

Number of elements in the index...
9

The dtype object...
float64

Get the count of unique values with NaN...
NaN   3
50.0  2
10.0  1
70.0  1
90.0  1
30.0  1
dtype: int64