Python Pandas TimedeltaIndex.value_counts()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas TimedeltaIndex.value_counts()函數返回一個包含唯一值計數的對象。結果對象將按降序排列，因此第一個元素是最frequently-occurring元素。默認情況下不包括NA值。

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

參數：
normalize:(布爾值，默認為False)如果為True，則返回的對象將包含唯一值的相對頻率。
sort:(布爾值，默認為True)按值排序
ascending:(布爾值，默認為False)按升序排序
bins:(整數，可選)而不是對值進行計數，而是將它們分組為half-open bin，這是pd.cut的一種便利，僅適用於數字數據
dropna:(布爾值，默認為True)不包括NaN計數。

返回：數量：係列

範例1：采用TimedeltaIndex.value_counts()函數計算給定TimedeltaIndex對象中每個唯一值的出現。

# 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)

輸出：

現在我們將使用TimedeltaIndex.value_counts()函數查找tidx對象中每個唯一值的出現次數。

# count occurrences 
tidx.value_counts()

輸出：

正如我們在輸出中看到的，TimedeltaIndex.value_counts()函數已返回給定TimedeltaIndex對象中所有唯一值的計數。

範例2：采用TimedeltaIndex.value_counts()函數計算給定TimedeltaIndex對象中每個唯一值的出現。

# 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)

輸出：

現在我們將使用TimedeltaIndex.value_counts()函數查找tidx對象中每個唯一值的出現次數。

# count occurrences 
tidx.value_counts()

輸出：

正如我們在輸出中看到的，TimedeltaIndex.value_counts()函數已返回給定TimedeltaIndex對象中所有唯一值的計數。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas TimedeltaIndex.value_counts()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。