遍历pandas dataframe的所有列，并计算每列中的值的数量（pd.Series.value_counts(dropna=False)）不起作用。
创始人
2024-12-04 00:00:22
0次

如果使用pd.Series.value_counts(dropna=False)方法无效，可以尝试使用apply方法来遍历DataFrame的每一列，并使用pd.Series.value_counts(dropna=False)方法来计算每一列的值的数量。以下是示例代码：

import pandas as pd

def count_values_in_column(column):
    return column.value_counts(dropna=False)

# 创建示例DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col3': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply方法遍历每一列，并计算值的数量
value_counts = df.apply(count_values_in_column)
print(value_counts)

这将输出每一列中值的数量，包括缺失值。

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