[转载] python中count()、values_counts()、size()函数

参考链接： Python list count()

count()函数之详解 https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/78308815

转载了count（）函数，以便自己以后更好的查阅。

string 中某字符的次数

str.count(sub, start= 0,end=len(string))

ArgsAnnotationssub搜索的子字符串start字符串开始搜索的位置。默认为第一个字符,第一个字符索引值为0。end字符串中结束搜索的位置。字符中第一个字符的索引为 0。默认为字符串的最后一个位置。

list 中某元素的次数

list.count(obj)

ArgsAnnotationsobj搜索的list

实验代码

string 中某字符的次数

# coding=utf-8 string = 'Hello World ! Hello Python !' print "string.count(sub) : ", string.count('H') print "string.count(sub, 1) : ", string.count('H', 1) print "string.count(sub, 1, 100) : ", string.count('H', 1, 100) # 随便取个无限大的 end 参数

打印结果：

string.count(sub) : 2

string.count(sub, 1) : 1

string.count(sub, 1, 100) : 1

list 中某元素的次数

list = [10, 20, 30, 'Hello', 10, 20] print "list.count('Hello') : ", list.count('Hello') print "list.count(10) : ", list.count(10)

打印结果：

list.count('Hello') : 1

list.count(10) : 2

pandas 的value_counts()函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序。

现有一个DataFrame

如果我们想知道，每个区域出现了多少次，可以简单如下：

每个区域都被计数，并且默认从最高到最低做降序排列。

如果想用升序排列，可以加参数ascending=True：

如果想得出的计数占比，可以加参数normalize=True：

空值是默认剔除掉的。value_counts()返回的结果是一个Series数组，可以跟别的数组进行运算。

value_count()跟透视表里（pandas或者excel）的计数很相似，都是返回一组唯一值，并进行计数。这样能快速找出重复出现的值。

size()和shape () 是numpy模块中才有的函数

size()：计算数组和矩阵所有数据的个数 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) np.size(a)，返回值为 6 np.size(a,1)，返回值为 3

shape ():得到矩阵每维的大小 np. shape (a)，返回值为 (2,3)

另外要注意的是，shape和size既可以作为函数，也可以作为ndarray的属性 a.size，返回值为 6, a.shape，返回值为 (2,3)

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