Python 计数每列数据帧中出现的值数

我有以下数据帧：

df = pd.DataFrame(np.array([[4, 1], [1,1], [5,1], [1,3], [7,8], [np.NaN,8]]), columns=['a', 'b'])

    a    b
0   4    1
1   1    1
2   5    1
3   1    3
4   7    8
5   Nan  8

现在，我想对从1到9的值的列进行一次值_计数，这将给出以下结果：

    a    b
1   2    3
2   0    0
3   0    1
4   1    0
5   1    0
6   0    0
7   1    0
8   0    2
9   0    0

这意味着我只需计算每列值1到9的出现次数。如何做到这一点？我希望获得此格式，以便以后可以应用df.plotkind='bar'，stacked=True，以获得x轴上离散值为1到9、y轴上a和b计数的堆叠条形图。

在每列上使用np.bincount：

df.apply(lambda x: np.bincount(x.dropna(),minlength=10))

   a  b
0  0  0
1  2  3
2  0  0
3  0  1
4  1  0
5  1  0
6  0  0
7  1  0
8  0  2
9  0  0

或者，使用列表理解而不是应用

在每列上使用np.bincount：

df.apply(lambda x: np.bincount(x.dropna(),minlength=10))

   a  b
0  0  0
1  2  3
2  0  0
3  0  1
4  1  0
5  1  0
6  0  0
7  1  0
8  0  2
9  0  0

或者，使用列表理解而不是应用

使用pd.U值计数：

使用pd.U值计数：

df.apply(pd.value_counts).reindex(range(10)).fillna(0)