【20211028】【Python】统计Series/List类型的数据中某元素出现的个数

1. value_count() 方法

        pandas 中 value_count() 是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值在该列中有多少重复值。

        注意：value_counts() 是 Series 类型的数据拥有的方法，DataFrame 类型的数据不可以直接用，需要指定对哪一行或哪一列使用（DataFrame 取某列、行之后，就是 Series 类型了）。

        （参考：pandas中.value_counts()的用法）

         （参考：如何统计dataframe里某一列中某个数值出现的次数）

2. value_count() 和 count() 方法的区别

（1）value_count() 是 pandas.Series 的方法

（2）count() 是 list 的方法

        （参考：Python List count()方法）

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3. Tips

（1）使用 value_counts() 时，必须保证该元素在 Series 存在，否则报错：KeyError。（当然~可以使用 try-excepy 捕获 KeyError~）。

（2）如果直接对 DataFrame 类型的数据使用 value_counts() 方法，会报错：AttributeError。（当然~可以使用 try-except 捕获 AttributeError~）

修改后的代码： 

import pandas as pd
import numpy as np

a = list(range(1, 51))
a_reshape = np.array(a).reshape(5, 10).T
b = pd.DataFrame(a_reshape)

print(b)
print(type(b[0]))  # series 类型

try:
    print(b[0].value_counts()[1])
except KeyError:
    print('b中没有该元素\n')

try:
    print(b.value_counts()[1])
except AttributeError:
    print(''' DataFrame' object has no attribute 'value_counts\n' ''')

         （参考：Python 异常处理）

（3）list 类型的统计元素个数，使用 list.count()

        （参考：Python List count()方法）