Pandas计算一列中值出现的次数

Question

我有一个只有一列且大约有800k行的长数据框。我的数据框看起来像这样：

54
53
53
53
53
...
0
0
0

所需的是计算每个值出现的次数，并将其保存到数据框中，结果应该类似于这样。

54 1
53 1000
52 800
...
0 100000

我尝试使用 df.groupby(0)，但它只返回一个对象。如何获得一个两列的数据框（或者一列和一个显示值的行索引）？

- mshabeeb

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使用 df['column_name'].value_counts() 或 df['column_name'].value_counts().to_frame()。 - Space Impact

可能是count the frequency that a value occurs in a dataframe column的重复问题。 - vnthn

Answer 1

使用value_counts和to_frame函数：

df = pd.DataFrame([1,2,4,5,5], columns=['values'])
df['values'].value_counts().to_frame().reset_index().rename(columns={'index':'values', 'values':'count'})

 values count
0   5   2
1   4   1
2   2   1
3   1   1

- Franco Piccolo