[Python] Pandas DataFrame Column 동일한 값 개수 구하는 방법 (Value Count)

 

안녕하세요 코봉이입니다!

 

오늘은 Python 의 Pandas 라이브러리 중

Value Counts 함수와

 

collections 모듈의 Counter 함수의

사용 예시를 기록해봅니다.

 

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먼저 DataFrame을 만들어 줍니다.

Doctor 2명

Singer 2명

Teacher 3명

Farmer 1명

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특별히 Teacher 직업을 가진 친구들이 많아 보이네요.

 

그럼 이제 Python의 함수를 활용하여

각 직업을 가지는 친구들이

몇 명인지 알아보겠습니다.

 

먼저 데이터프레임 df를 만들어줍니다.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name':['Brian', 'John', 'Jain', 'Nichole', 'Zack', 'Danny', 'Zoe'],
                   'Job':['Doctor', 'Singer', 'Teacher', 'Teacher', 'Farmer', 'Teacher', 'Singer']})
print(df)
"""
      name      Job
0    Brian   Doctor
1     John   Singer
2     Jain  Teacher
3  Nichole  Teacher
4     Zack   Farmer
5    Danny  Teacher
6      Zoe   Singer
"""

 

만들어진 df 중

 

Count를 원하는 Column('Job') 을 입력하고

 

바로 value_counts() 함수를 사용합니다.

(pandas의 내장함수라 import 없이 사용 가능)

보이시나요?

바로 item 마다의 개수가 출력됩니다.

 

추후 갯수를 활용한 분석을 위해

key와 value를 매칭할 수 있는

 

Dictionary를 만들어 보겠습니다.

temp = df['Job'].value_counts() # 임시 DataFrame 생성
my_dict = dict(zip(temp.index, temp)) # dictionary of keys : Job, values : count
print(my_dict)

# {'Teacher': 3, 'Singer': 2, 'Doctor': 1, 'Farmer': 1}

index 컬럼과 value_counts 값을 활용하여

이렇게 딕셔너리 형태로도 만들 수 있습니다.

 

하지만,

 

친절한 Python 내에 더 나은 방법이 있군요.

 

바로 collections 모듈의 Counter 함수!

 

아래처럼 Count Dictrionary 생성 시

간단히 사용이 가능합니다.

from collections import Counter
my_dict = dict(Counter(df['Job'])) # Count 원하는 Column 입력
print(my_dict)

# {'Doctor': 1, 'Singer': 2, 'Teacher': 3, 'Farmer': 1}

 

참 쉽죠~?

오늘도 이렇게 하나 배워갑니다!

 

파이썬 활용 능력 상승!!!