Python Pandas dataframe.get_dtype_counts()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas dataframe.get_dtype_counts()函数返回给定对象中dtypes的计数。它返回一个pandas系列对象，其中包含pandas对象中存在的所有数据类型的计数。它与pandas系列以及dataframe一起使用。

用法： DataFrame.get_dtype_counts()

返回值：值：系列：数据类型的计数

有关在代码中使用的CSV文件的链接，请单击此处

范例1：采用get_dtype_counts()函数来查找 Pandas DataFrame 对象的数据类型计数。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# Print the dataframe 
df

现在应用get_dtype_counts()函数。找出 DataFrame 中每种数据类型的出现频率。

# applying get_dtype_counts() function  
df.get_dtype_counts()

输出：

注意，输出是一个pandas系列对象，其中包含 DataFrame 中每种数据类型的计数。

范例2：采用get_dtype_counts()在选定编号上起作用仅数据帧的列数。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# Applying get_dtype_counts() function to  
# find the data type counts in modified dataframe. 
df[["Salary", "Name", "Team"]].get_dtype_counts()

注意，输出是一个pandas系列对象，其中包含 DataFrame 中每种数据类型的计数。我们可以使用dataframe.info()函数。

# Find out the types of all columns in the dataframe 
df.info()

输出：

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas dataframe.get_dtype_counts()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。