1樓：
具體分析如下：
前提：載入numpy,pandas和series,dataframe，生成乙個3乘3的dataframe，命名為frame，用frame的第二列生成series，命名為series1。
加法運算，frame.add(series1,axis=0)。減法運算：sub分別嘗試不填充和填充，對比效果。
乘法運算，frame.mul(series1,axis=0)，除法運算，frame.div(series1,axis=0)。
這裡的series是dataframe的一列生成的，所以不會出現找不到索引的情況；若找不到索引則生成並集，缺失值則表示為nan，四則運算的括號中有個引數axis=0表示按行索引匹配並且在列上進行廣播。
拓展：python是目前最流行最簡單用途最廣泛的程式語言，大資料時代最應該學習的一門程式語言。其中，資料分析的庫pandas是python最經典的庫之一。
2樓：溫文新
dataframe預設是針對所有列都進行操作。
3樓：綠子與我
python是一種物件導向、解釋型計算機程式語言，python 源**同樣遵循 gpl協議。python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫，它常被暱稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模組很輕鬆地聯結在一起。
python中，dataframe或series物件可以對列進行運算麼（加減乘除）？比如某一列全部「+1」 10
4樓：潘多拉魔盒
具體分析如下：
前提：載入
版numpy,pandas和series,dataframe，生成乙個3乘3的dataframe，命名為權frame，用frame的第二列生成series，命名為series1。
加法運算，frame.add(series1,axis=0)。減法運算：sub分別嘗試不填充和填充，對比效果。
乘法運算，frame.mul(series1,axis=0)，除法運算，frame.div(series1,axis=0)。
這裡的series是dataframe的一列生成的，所以不會出現找不到索引的情況；若找不到索引則生成並集，缺失值則表示為nan，四則運算的括號中有個引數axis=0表示按行索引匹配並且在列上進行廣播。
拓展：python是目前最流行最簡單用途最廣泛的程式語言，大資料時代最應該學習的一門程式語言。其中，資料分析的庫pandas是python最經典的庫之一。
5樓：匿名使用者
dataframe預設是針對所有列都進行操作。
python 如何統計dataframe中某一列資料中每個元素出現的次數
6樓：jun軍君
不推薦使用collections統計或者list.count來統計，因為可能會遇到typeerror: unhashable type: 'list』錯誤。
此外也不推薦使用df3[「alarm_z」].value_counts()來統計，因為版本原因，有些版本的pandas好像沒有這個方法。
注意，當列表中含有缺失值時，這種方法可能會失效，需要先用字元型的「nan」來填充缺失值。
7樓：兔子吃清草
每個名字的次數麼。。。。
那只能遍歷一次了。
就先建個空字典，然後遍歷這一列：如果那個名字不在字典裡，則新增這個名字為key，value為1；如果這個名字已經存在於字典中，則把它的value+1就行。
最後這個字典就是統計結果。
8樓：匿名使用者
思路：value_counts()方法
**：（預設你的資料已經是dataframe資料）data = pd.read_csv('你的檔案.
csv')print(data.author.value_counts())輸出結果：
（我只是構造了前5個資料，你可以根據實際情況）齊建國 2
黃津孚 1
黃魯成 1
齊二石 1
name: author, dtype: int64
9樓：匿名使用者
就光統計次數嗎。。
df["author"].value_counts()
10樓：靜靜暈啦
len(df[df['author']=='齊建國'])
11樓：花見浮舟
df['author'].value_counts()
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