如何同时使用pandas/python从多个列中存储数据？

Question

我正在使用一个有92列和200000行的数据帧。我想对这些列中的每一列的数据进行分类和计数，并将其放入新的数据框中，以便进行进一步的绘图/分析

我正在使用

bins = [-800, -70, -60, -50, -40, -30, -20, -5, 0]
df['Depth.1'].value_counts(bins=bins, sort = False)

它成功地存储数据，但一次只能存储一列数据。是否可以对数据框中的多个列执行此操作，并将其放入新的数据框中

谢谢

Answer 1

可以使用^{}对每列执行相同的操作。试一试

new_df = df.apply(lambda x: x.value_counts(bins=bins, sort=False))

举个例子，如果所有列都不会被装箱：

#sample data
df = pd.DataFrame({'a':[3,6,2,7,3], 
                   'b':[2,1,5,8,9], 
                   'c':list('abcde')})

如果执行上述方法，将得到一个错误，因为列的类型为string。因此，您可以定义列列表并执行以下操作：

list_cols = ['a','b'] #only the numerical columns
new_df = df[list_cols].apply(lambda x: x.value_counts(bins=[0,2,5,10], sort=False))
print(new_df)
               a  b
(-0.001, 2.0]  1  2
(2.0, 5.0]     2  1
(5.0, 10.0]    2  2