Question

我有一个TSV文件，其数据如下所示：

UserID    ItemID

100       1
200       1
300       2
400       3
500       2
600       4
700       4
800       5
    ...
    ...
N         X

我是pandas框架的新手，我想知道如何获得与上述数据集相关的所有ItemID的所有ItemID的计数。例如，如果我们假设在上面的TSV文件中ItemID 1只重复两次，我需要将计数作为2，依此类推。一个例子对我来说非常有帮助。提前感谢您的帮助！

Answer 1

如@edchum所述，value_count可用于“ItemID”列。它将返回一个索引为“ItemID”的系列，并将值作为“ItemID”的计数。

counter = df["ItemID"].value_counts() #df is your dataframe
print counter[1] #prints how many times 1 occurred

Answer 2

以下是两种方法：

In [14]:
# setup data, note I have put userID 100 3 times
temp="""UserID    ItemID
100       1
100       1
100       2
400       3
500       2
600       4
700       4
800       5"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), sep='\s+')
# count the occurences of each user
df.groupby('UserID').count()
Out[14]:
        ItemID
UserID        
100          3
400          1
500          1
600          1
700          1
800          1
In [15]:
# count each ItemID unique values
df['ItemID'].value_counts()
Out[15]:
4    2
2    2
1    2
5    1
3    1
dtype: int64

Pandas框架：确定列数据的计数

2 个答案: