如何使用python获取行数?
我有以下数据结构如何使用python获取行数?,python,pandas,Python,Pandas,我有以下数据结构 ID Number Product_Description 45452 MSSQL 45453 INFORMATICA 45454 INFORMATICA 45458 INFORMATICA 45456 MSSQL 45457 DBA 输出应该是 MSSQL 2 INFORMATICA 3 DBA 1 我想将其存储在一个列表中: v_1 = [MSSQL,INFOR
ID Number Product_Description
45452 MSSQL
45453 INFORMATICA
45454 INFORMATICA
45458 INFORMATICA
45456 MSSQL
45457 DBA
输出应该是
MSSQL 2
INFORMATICA 3
DBA 1
我想将其存储在一个列表中:
v_1 = [MSSQL,INFORMATICA,DBA]
v_2 = [2,3,1]
如果顺序很重要,则与排序=False一起使用:
s = df.groupby('Product_Description', sort=False).size()
print (s)
Product_Description
MSSQL 2
INFORMATICA 3
DBA 1
dtype: int64
v_1 = s.index.tolist()
v_2 = s.values.tolist()
print (v_1)
['MSSQL', 'INFORMATICA', 'DBA']
print (v_2)
[2, 3, 1]
如果订单应不同,例如按发生次数排序:
s = df['Product_Description'].value_counts()
print (s)
INFORMATICA 3
MSSQL 2
DBA 1
Name: Product_Description, dtype: int64
v_1 = s.index.tolist()
v_2 = s.values.tolist()
print (v_1)
['INFORMATICA', 'MSSQL', 'DBA']
print (v_2)
[3, 2, 1]
另一个解决方案是创建列表字典:
df1 = df.groupby('Product_Description', sort=False).size().reset_index()
df1.columns=['v_1','v_2']
print (df1)
v_1 v_2
0 MSSQL 2
1 INFORMATICA 3
2 DBA 1
d = df1.to_dict(orient='list')
print (d)
{'v_1': ['MSSQL', 'INFORMATICA', 'DBA'], 'v_2': [2, 3, 1]}
print (d['v_1'])
['MSSQL', 'INFORMATICA', 'DBA']
print (d['v_2'])
[2, 3, 1]
如果顺序很重要,则与排序=False一起使用:
s = df.groupby('Product_Description', sort=False).size()
print (s)
Product_Description
MSSQL 2
INFORMATICA 3
DBA 1
dtype: int64
v_1 = s.index.tolist()
v_2 = s.values.tolist()
print (v_1)
['MSSQL', 'INFORMATICA', 'DBA']
print (v_2)
[2, 3, 1]
如果订单应不同,例如按发生次数排序:
s = df['Product_Description'].value_counts()
print (s)
INFORMATICA 3
MSSQL 2
DBA 1
Name: Product_Description, dtype: int64
v_1 = s.index.tolist()
v_2 = s.values.tolist()
print (v_1)
['INFORMATICA', 'MSSQL', 'DBA']
print (v_2)
[3, 2, 1]
另一个解决方案是创建列表字典:
df1 = df.groupby('Product_Description', sort=False).size().reset_index()
df1.columns=['v_1','v_2']
print (df1)
v_1 v_2
0 MSSQL 2
1 INFORMATICA 3
2 DBA 1
d = df1.to_dict(orient='list')
print (d)
{'v_1': ['MSSQL', 'INFORMATICA', 'DBA'], 'v_2': [2, 3, 1]}
print (d['v_1'])
['MSSQL', 'INFORMATICA', 'DBA']
print (d['v_2'])
[2, 3, 1]
您可以使用值\单位计数
p=df['Product_Description'].value_counts()
V_1=p.index.tolist()
V_2=p.values.tolist()
您可以使用值\单位计数
p=df['Product_Description'].value_counts()
V_1=p.index.tolist()
V_2=p.values.tolist()
请使用格式化工具更新您的问题。如果你表现出你的努力,你会得到更好的帮助;StackOverflow不是一个代码编写论坛。请展示您的工作。@user8195447您能添加上面的数据结构类型吗?我很确定它们是
熊猫系列(pd.series
)对象,其中ID Number
是索引。name
?请使用格式化工具更新您的问题。如果你表现出你的努力,你会得到更好的帮助;StackOverflow不是一个代码编写论坛。请展示您的工作。@user8195447您能添加上面的数据结构类型吗?我很确定它们是pandas
series
(pd.series
)对象,其中ID Number
是索引。name
?请告诉我。这是最好的选择。非常感谢先生!比我快。这是最好的选择。非常感谢先生@用户8195447-如果我的答案或其他答案有帮助,请不要忘记它-单击答案旁边的复选标记,将其从灰色变为填充。谢谢。@user8195447-如果我的答案或其他答案有帮助,请不要忘记它-单击答案旁边的复选标记,将其从灰色变为填充。谢谢