pandas 特定のデータの要素数を数える

Question

環境：python3,win10
初学者です。PandasのDataFrameがあり、"データX"の要素ごとに要素数を集計したいと考えています。
例えば以下のような「sample」という名の表のときは、

"データX"	"データA"	"データB"
３	値	値
４	値	値
２	値	値
４	値	値
６	値	値
４	値	値
３	値	値
４	値	値
２	値	値
４	値	値
６	値	値
４	値	値
２	値	値
４	値	値

• データXが”2”となっている行数
• データXが”3”となっている行数
• データXが”4”となっている行数
• データXが”6”となっている行数

をデータとして手に入れたいと考えています。ご教授ください。

Answer 1

既に解決しておりますが。
単にデータの数を数え上げるのであれば Series.value_counts() が使えます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'データX':[3,4,2,4,6,4,3,4,2,4,6,4,2,4]})
print( df['データX'].value_counts() )
# 4    7
# 2    3
# 6    2
# 3    2
# Name: データX, dtype: int64

次に、存在しない値を0にする方法ですが、
例えば 1～6 の値を表示したい場合は、pd.Series([1,2,3,4,5,6])またはpd.Series(range(1,7)) としてその値のSeriesデータを作成しておき、voulue_counts() の結果を map()します。すると、存在しないデータは NaNとなりますので、fillna(0)を使用して0に変換すると良いかとおもいます。

こんなかんじ

print( pd.Series(range(1,7)).map(df['データX'].value_counts()).fillna(0).astype(int))
# 1    0
# 2    3
# 3    2
# 4    7
# 5    0
# 6    2
# dtype: int32

一度データにNaNが含まれると、float型に変換されるため、上のサンプルではastype(int)にて int型に戻しております。

Comments

[ak_miyamoto]

ありがとうございます！

Answer 2

# データはデータフレームsampleに入っているとする
sample.groupby("データX").count()

Comments

[ak_miyamoto]

ありがとうございます！
補足で質問があります。上の例で”データX”が１や３のような存在しない行数を(数字の)「０」として表示したい(１から６まで連番で、欠損値を０とつつ表示したい)ときはどういった条件を加えればよろしいでしょうか？

[KojiDoi]

存在しない値についてはgroupbyしようがないので条件の加えようがないでしょう。for i in range(7)みたいなループでそのようなデータがあるかどうかチェックするというような対応するしかないと思います。

[ak_miyamoto]

了解いたしました。作業自体はそのあとにconcatしたところ勝手にNaNと出てくれました。概念については理解いたしました。ありがとうございます。