Dato un DataFrame di Pandas che ha più colonne con valori categoriali (0 o 1), è possibile ottenere convenientemente i valori_conti per ogni colonna allo stesso tempo?Come ottenere il conteggio dei valori per più colonne contemporaneamente in Pandas DataFrame?
Per esempio, supponiamo che io generare un dataframe come segue:
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 2, (10, 4)), columns=list('abcd'))
posso ottenere un dataframe come questo:
a b c d
0 0 1 1 0
1 1 1 1 1
2 1 1 1 0
3 0 1 0 0
4 0 0 0 1
5 0 1 1 0
6 0 1 1 1
7 1 0 1 0
8 1 0 1 1
9 0 1 1 0
Come posso comodamente ottenere i conteggi di valore per ogni colonna e di ottenere il seguente convenientemente?
a b c d
0 6 3 2 6
1 4 7 8 4
mia soluzione attuale è:
pieces = []
for col in df.columns:
tmp_series = df[col].value_counts()
tmp_series.name = col
pieces.append(tmp_series)
df_value_counts = pd.concat(pieces, axis=1)
Ma ci deve essere un modo più semplice, come impilare, facendo perno, o GroupBy?
[Questa risposta qui sotto] (https://stackoverflow.com/a/47187144/3707607) fornisce un approccio diverso con 'pd.crosstab'. Inoltre, 'value_counts' è una funzione di livello superiore e la risposta attualmente selezionata può essere semplificata in' df.apply (pd.value_counts) ' –