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Comment imprimer les valeurs value_count () de différentes colonnes ensemble?

J'ai un ensemble de données qui a différentes colonnes. J'ai appliqué value_counts () afin d'imprimer les décomptes de valeurs uniques. J'ai appliqué la même chose pour 6 colonnes différentes comme suit:

complete_data['Sex'].value_counts()
complete_data['Survived'].value_counts()
complete_data['Parch'].value_counts()
complete_data['Pclass'].value_counts()
complete_data['SibSp'].value_counts()
complete_data['Embarked'].value_counts()

Je voudrais savoir s'il existe un moyen dans lequel toutes les différentes colonnes (Sexe, survécu, etc.) peuvent toutes être combinées en une seule ligne de code plutôt que 6 lignes différentes comme ci-dessus.

Merci

python-3.x pandas

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Vous pouvez utiliser une boucle for :

for col in complete_data:
    print(complete_data[col].value_counts(), '\n')

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Je pense que la boucle ici est une bonne idée, en stockant le résultat pour chacun dans un dictionnaire où la clé est la colonne. La version apply (que j'aime), conduira à de nombreuses cellules NaN , car la plupart des colonnes ne partageront pas les mêmes valeurs.

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df[['Sex', 'Survived', 'Parch', 'Pclass', 'Sibsp', 'Embarked']].apply(pd.value_counts)
This will give you back a df with value counts for each.

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Supposons le DataFrame source comme suit:

   A  B  C  D
0  2  1  0  1
1  1  1  1  1
2  0  1  1  1
3  0  1  0  1
4  0  0  1  0
5  1  2  0  0
6  1  0  2  1
7  1  0  1  1

Ensuite, pour compter value_counts pour toutes les colonnes, vous pouvez appliquer value_counts au DataFrame, en fait à toutes les colonnes:

df.apply(pd.Series.value_counts).fillna(0, downcast='infer')

Pour mes données source, le résultat est:

df = pd.DataFrame(data=[[5, 5, 2, 1], [0, 2, 6, 7], [6, 1, 4, 6],
    [7, 0, 7, 3], [0, 3, 1, 2], [1, 5, 6, 0]], columns=list('ABCD'))

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