如何计算熊猫的分类特征数量？

Question

我有一个pd.DataFrame包含不同的dtypes列。我想要每种类型的列数。我使用Pandas 0.24.2。

我试过了：

    dataframe.dtypes.value_counts()

出于其他dtypes (float64, object, int64)原因，它工作正常，但出于一个奇怪的原因，它没有汇总“类别”功能，因此每个类别的计数都不同（好像它们将被视为dtypes的不同值）。

我也尝试过：

    dataframe.dtypes.groupby(by=dataframe.dtypes).agg(['count'])

但这引起了

TypeError：无法理解的数据类型。

可复制示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['A','a',1,10], ['B','b',2,20], ['C','c',3,30]], columns = ['col_1','col_2','col_3','col_4'])

df['col_1'] = df['col_1'].astype('category')
df['col_2'] = df['col_2'].astype('category')

print(df.dtypes.value_counts())

预期结果：

    int64       2
    category    2
    dtype: int64

实际结果：

    int64       2
    category    1
    category    1
    dtype: int64

Answer 1

使用DataFrame.get_dtype_counts：

print (df.get_dtype_counts())
category    2
int64       2
dtype: int64

但如果使用最新版本的 pandas，建议使用您的解决方案：

自版本 0.25.0 起已弃用。

使用 .dtypes.value_counts() 代替。

Answer 2

正如@jezrael 提到它在 0.25.0 中被弃用，dtypes.value_counts(0)会给出两个ie category，所以要修复它：

print(df.dtypes.astype(str).value_counts())

输出：

int64       2
category    2
dtype: int64