Pandas ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek für die Datenanalyse, und eine häufige Aufgabe besteht darin, die Häufigkeit von Werten innerhalb eines DataFrames zu bestimmen. Dieser Artikel untersucht drei effiziente Methoden zum Zählen von Werthäufigkeiten: value_counts(), groupby().size() und groupby().count(). Wir werden jede Methode untersuchen, ihre Stärken und Schwächen hervorheben und klare Beispiele liefern.
Inhaltsverzeichnis
Series.value_counts() Methode
Die value_counts()-Methode ist die einfachste und effizienteste Methode, um die Häufigkeit von Werten innerhalb einer einzelnen Spalte (Series) zu zählen. Sie gibt eine Series zurück, wobei der Index die eindeutigen Werte und die Werte deren Zählungen darstellen, standardmäßig absteigend sortiert. Dies ist ideal, wenn Sie die Häufigkeit einzelner Werte in einer bestimmten Spalte benötigen.
import pandas as pd
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'C', 'A']}
df = pd.DataFrame(data)
category_counts = df['Category'].value_counts()
print(category_counts)
Ausgabe:
A 4
B 2
C 1
Name: Category, dtype: int64
df.groupby().size() Methode
Die groupby().size()-Methode liefert die Größe jeder Gruppe (Anzahl der Zeilen) nach Gruppierung des DataFrames. Im Gegensatz zu groupby().count() wird sie nicht von fehlenden Werten in anderen Spalten beeinflusst; sie zählt einfach die Zeilen innerhalb jeder Gruppe. Dies ist perfekt, um eine einfache Zählung der Gruppenvorkommen zu erhalten.
import pandas as pd
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'C'],
'Value': [1, 2, 1, 1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
category_counts = df.groupby('Category').size()
print(category_counts)
Ausgabe:
Category
A 3
B 2
C 1
dtype: int64
df.groupby().count() Methode
Die groupby().count()-Methode ist vielseitig und ermöglicht es Ihnen, Häufigkeiten über mehrere Spalten hinweg zu zählen. Sie gruppiert den DataFrame und zählt dann die Nicht-Null-Werte innerhalb jeder Gruppe für *alle* Spalten. Das bedeutet, dass fehlende Daten die Zählungen beeinflussen. Verwenden Sie diese Methode, wenn Sie eine Zählung über mehrere Spalten benötigen, aber beachten Sie die mögliche Auswirkung fehlender Daten.
import pandas as pd
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'C'],
'Value': [1, 2, 1, 1, 2, 3],
'Value2': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
# Zählen der Vorkommnisse von 'Category' über alle Spalten
category_counts = df.groupby('Category').count()
print(category_counts)
# Fokus auf eine einzelne Spalte
category_counts_value = df.groupby('Category')['Value'].count()
print(category_counts_value)
Ausgabe:
Value Value2
Category
A 3 3
B 2 2
C 1 1
Category
A 3
B 2
C 1
Name: Value, dtype: int64
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die beste Methode von Ihren spezifischen Bedürfnissen abhängt. value_counts() ist am besten für einzelne Spalten geeignet, groupby().size() für einfache Gruppenzählungen und groupby().count() für komplexere Szenarien mit mehreren Spalten, erfordert aber einen sorgfältigen Umgang mit fehlenden Werten.