1樓：日time寸
import numpy as np
a = np.ones((4,5))
print(a)
print(np.sum(a==1))
假定陣列為a
可以先試用a==某個數，轉換為一個包含true或者false的數字，等於該樹則為true，不等於則為falsetrue又可以當作1，false可以當作0使用np.sum求和可以得到等於該數的總個數
2樓：匿名使用者
import numpy as np
b=np.array([[0, 4, 4],[2, 0, 3],[1, 3, 4]])
print(b)
print('count(1)=',np.sum(b==2))print('count(3)=',np.sum(b==3))print('count(4)=',np.
sum(b==4))[willie@localhost pys]$ python3 countnumpy.py
[[0 4 4]
[2 0 3]
[1 3 4]]
count(1)= 1
count(3)= 2
count(4)= 3
python 如何統計dataframe中某一列資料中每個元素出現的次數
3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。
4樓：兔子吃清草
每個名字的次數麼。。。。
那隻能遍歷一次了。
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。
5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
6樓：匿名使用者
就光統計次數嗎。。
df["author"].value_counts()
7樓：靜靜暈啦
len(df[df['author']=='齊建國'])
8樓：花見浮舟
df['author'].value_counts()
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