統(tǒng)計在字符串、列表、元組中某個字符出現的次數,可以設置起始位置或結束位置。

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sub -- 搜索的子字符串。start -- 字符串開始搜索的位置。默認為第一個字符,第一個字符索引值為0。end -- 字符串中結束搜索的位置。字符中第一個字符的索引為 0。默認為字符串的最后一個位置。
python的應用
Python是一種跨平臺的計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態(tài)類型語言,最初被設計用于編寫自動化腳本(shell),隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加,越來越多被用于獨立的、大型項目的開發(fā)。
在國內,豆瓣一開始就使用Python作為web開發(fā)基礎語言,知乎的整個架構也是基于Python語言,這使得web開發(fā)這塊在國內發(fā)展的很不錯。 youtube 世界最大的視頻網站也是Python開發(fā)的哦.還有非常出名的instagram 也是用python開發(fā)的。
現在的人工智能非常的火爆,各種培訓班都在瘋狂打廣告招生。機器學習,尤其是現在火爆的深度學習,其工具框架大都提供了Python接口。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽,其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具,深受此領域開發(fā)者喜愛。
Python count()方法用于統(tǒng)計字符串里某個字符或子字符串出現的次數,可選參數為在字符串搜索的開始與結束位置。
語法
count()方法語法:
str.count(sub, start= 0,end=len(string))
參數
sub -- 搜索的子字符串
start -- 字符串開始搜索的位置,默認為第一個字符,第一個字符索引值為0
end -- 字符串中結束搜索的位置,字符中第一個字符的索引為0,默認為字符串的最后一個位置。
返回值
該方法返回子字符串在字符串中出現的次數。
value_counts是一種查看表格某列中有多少個不同值的快捷方法,并計算每個不同值有在該列中個數,類似Excel里面的count函數
其是pandas下面的頂層函數,也可以作用在Series、DataFrame下
常規(guī)用法:
pandas 的 value_counts() 函數可以對Series里面的每個值進行計數 并且 排序,默認是降序
可以看出,既可以對分類變量統(tǒng)計,也可以對連續(xù)數值變量統(tǒng)計
如果是要對結果升序排列,可以添加 ascending=True 來改變
如果不想看統(tǒng)計的個數,而是想看占比,那么可以設置 normalize=True 即可,結果是小數形式
可以通過apply,對每一列變量進行統(tǒng)計
以上是自己實踐中遇到的一些點,分享出來供大家參考學習,歡迎關注DataShare公眾號
df.drop_duplicates('item_name')
方法一:
df.drop_duplicates('item_name').count()
方法二:
df['item_name'].nunique()
結果:50
附:nunique()和unique()的區(qū)別:
unique()是以 數組形式(numpy.ndarray)返回列的所有唯一值(特征的所有唯一值)
nunique()即返回的是唯一值的個數
比如:df['item_name'].unique()
要求:將下表中經驗列將按周統(tǒng)計的轉換為經驗不限,保留學歷
df1['經驗'] = df1['經驗'].apply(lambda x: '經驗不限'+ x[-2:] if '周' in x else x)
#解釋:將‘5天/周6個月’變成‘經驗不限’,然后保留學歷‘本科’
方法二:定義函數
def dataInterval(ss):
if '周' in ss:
? ? return '經驗不限'+ ss[-2:]
return ss
df1['經驗'] = df1['經驗'].apply(dataInterval)
python怎么統(tǒng)計個數:
1、打開一個python文件。
2、然后定義一個序列numbers3。
3、想要統(tǒng)計numbers3序列中4這個元素出現的次數,可以使用count方法來實現,可以這樣寫:numbers3.count(4)
4、用print函數將統(tǒng)計的結果打印出來。
5、右鍵單擊,彈出菜單,點擊runcode運行程序。
6、得出結果為2,表示4個元素在numbers3這個列表中有2個。
文章題目:python中要統(tǒng)計函數 python統(tǒng)計函數調用次數
當前網址:http://chinadenli.net/article13/hpgeds.html
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