[英]How to assign a value_count output to a dataframe
我正在嘗試將 value_count 的輸出分配給新的 df。 我的代碼如下。
import pandas as pd
import glob
df = pd.concat((pd.read_csv(f, names=['date','bill_id','sponsor_id']) for f in glob.glob('/home/jayaramdas/anaconda3/df/s11?_s_b')))
column_list = ['date', 'bill_id']
df = df.set_index(column_list, drop = True)
df = df['sponsor_id'].value_counts()
df.columns=['sponsor', 'num_bills']
print (df)
值計數沒有被指定為“贊助商”、“num_bills”的列標題。 我從 print.head 得到以下輸出
1036 426
791 408
1332 401
1828 388
136 335
Name: sponsor_id, dtype: int64
您的列長度不匹配,您從csv中讀取3列然后將索引設置為2,您計算的value_counts會生成一個以列值作為索引而值為value_counts作為值的reset_index
,您需要reset_index
然后覆蓋列名:
df = df.reset_index()
df.columns=['sponsor', 'num_bills']
例:
In [276]:
df = pd.DataFrame({'col_name':['a','a','a','b','b']})
df
Out[276]:
col_name
0 a
1 a
2 a
3 b
4 b
In [277]:
df['col_name'].value_counts()
Out[277]:
a 3
b 2
Name: col_name, dtype: int64
In [278]:
type(df['col_name'].value_counts())
Out[278]:
pandas.core.series.Series
In [279]:
df = df['col_name'].value_counts().reset_index()
df.columns = ['col_name', 'count']
df
Out[279]:
col_name count
0 a 3
1 b 2
將 value_counts() 附加到多列數據框:
df = pd.DataFrame({'C1':['A','B','A'],'C2':['A','B','A']})
vc_df = df.value_counts().to_frame('Count').reset_index()
display(df, vc_df)
C1 C2
0 A A
1 B B
2 A A
C1 C2 Count
0 A A 2
1 B B 1
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