Python 使用函数计算数据帧（pandas）中列的频率

对于以下数据集：

Index    ADR   EF   INF   SS
1         1     1    0     0
2         1     0    1     1
3         0     1    0     0
4         0     0    1     1
5         1     0    1     1

我将计算每列的频率。这是我的代码：

df.ADR.value_counts()
df.EF.value_counts()
df.INF.value_counts()
df.SS.value_counts()

我如何通过编写函数而不是为每一列重复代码来实现这一点？我试过这个：

def frequency (df, *arg): 
    count =df.arg.value_counts()
    return (count)

---

但是它不起作用。

假设您想要计算所有列的频率，而不是选择性地，我不建议使用自定义函数

尝试使用df.apply，传递pd.value\u计数：

如果要有选择地计算，可以将列列表传递给函数：

def foo(df, columns):
    return df[columns].apply(pd.value_counts, axis=0)

print(foo(df, ['ADR', 'EF']))

这将完成以下工作：

def frequency(df,col_name): 
    count=df[col_name].value_counts()
    return count

在上面的函数中，您应该以字符串形式输入列名。例如：

frequency(df,'ADR') 

---

如果您想找到所有列的计数，那么最好按照@c中的建议使用df.applyᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ's答案。

如果只有值0和1

Freq=pd.concat([(df==0).sum(),(df==1).sum()],axis=1)
Out[62]: 
       0  1
Index  0  1
ADR    2  3
EF     3  2
INF    2  3
SS     2  3

---

OP希望计算所有列的值计数。您需要扩展您的解决方案。@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 从问题的措辞来看，我认为OP只对一个栏目感兴趣。无论如何，我更新了答案。是的，我想有选择地通过它。非常感谢。@Mary如果您传递任意数量或顺序的列，但将其作为列表传递，则这将起作用。很高兴我能帮忙。很好的申请~~@是的，我知道了。我还有一个问题。如果我想用另一个栏目将它们分组，那么函数应该是什么？@Wen-Oh-hey-there-buddy。

Freq=pd.concat([(df==0).sum(),(df==1).sum()],axis=1)
Out[62]: 
       0  1
Index  0  1
ADR    2  3
EF     3  2
INF    2  3
SS     2  3