Python Pandas TimedeltaIndex.value_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 TimedeltaIndex.value_counts()函数返回一个包含唯一值计数的对象。结果对象将按降序排列，因此第一个元素是最frequently-occurring元素。默认情况下不包括NA值。

用法： TimedeltaIndex.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)

参数：
normalize:(布尔值，默认为False)如果为True，则返回的对象将包含唯一值的相对频率。
sort:(布尔值，默认为True)按值排序
ascending:(布尔值，默认为False)按升序排序
bins:(整数，可选)而不是对值进行计数，而是将它们分组为half-open bin，这是pd.cut的一种便利，仅适用于数字数据
dropna:(布尔值，默认为True)不包括NaN计数。

返回：数量：系列

范例1：采用TimedeltaIndex.value_counts()函数计算给定TimedeltaIndex对象中每个唯一值的出现。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the TimedeltaIndex object 
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =['06:05:01.000030', '+23:59:59.999999', 
                        '22 day 2 min 3us 10ns', '06:05:01.000030', 
                        '+12:19:59.999999']) 
  
# Print the TimedeltaIndex object 
print(tidx)

输出：

现在我们将使用TimedeltaIndex.value_counts()函数查找tidx对象中每个唯一值的出现次数。

# count occurrences 
tidx.value_counts()

输出：

正如我们在输出中看到的，TimedeltaIndex.value_counts()函数已返回给定TimedeltaIndex对象中所有唯一值的计数。

范例2：采用TimedeltaIndex.value_counts()函数计算给定TimedeltaIndex对象中每个唯一值的出现。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the TimedeltaIndex object 
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =['3 days 06:05:01.000030', '1 days 06:05:01.000030', 
                        '3 days 06:05:01.000030', '1 days 06:05:01.000030', 
                        '21 days 06:15:01.000030']) 
  
# Print the TimedeltaIndex object 
print(tidx)

输出：

现在我们将使用TimedeltaIndex.value_counts()函数查找tidx对象中每个唯一值的出现次数。

# count occurrences 
tidx.value_counts()

输出：

正如我们在输出中看到的，TimedeltaIndex.value_counts()函数已返回给定TimedeltaIndex对象中所有唯一值的计数。

相关用法

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 TimedeltaIndex.value_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。