Werte zählen und erkennen
value_counts, unique und schnelle Prüfungen.
Werte zählen und erkennen ist eine kostenlose Data Science Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 4 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Data Science Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Data Science Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Lernen Sie Ihre Spalte kennen
Vor jeder Analyse möchten Sie wissen, was in einer Series enthalten ist. Einige schnelle Methoden fassen die Inhalte innerhalb weniger Sekunden zusammen. 🔍
Eine Beispiel-Series
Hier sehen Sie eine Series mit Fruchtnamen, von denen einige mehrfach vorkommen. Wir untersuchen ihren Inhalt mit praktischen integrierten Methoden.
import pandas as pd
s = pd.Series(['apple', 'pear', 'apple', 'fig', 'pear', 'apple'])Jeden Wert zählen
Die Methode value_counts zählt, wie oft jeder Wert vorkommt, und sortiert das Ergebnis von den häufigsten zu den seltensten Werten. Das ist die schnellste Häufigkeitsprüfung.
print(s.value_counts())Die Menge eindeutiger Werte anzeigen
Rufen Sie unique auf, um jeden unterschiedlichen Wert genau einmal in der Reihenfolge seines ersten Auftretens zu erhalten. So sehen Sie, welche Arten von Werten vorhanden sind.
print(s.unique())Wie viele unterschiedliche Werte
Die Methode nunique gibt die Anzahl der unterschiedlichen Werte als einzelne Zahl zurück. Hier zeigt sie, wie viele Obstsorten vorhanden sind.
print(s.nunique())Anteile statt Zählungen
Wenn Sie normalize=True an value_counts übergeben, erhalten Sie Anteile statt absoluter Häufigkeiten. Nun summiert sich der Anteil jeder Obstsorte auf eins.
print(s.value_counts(normalize=True))Fehlende Werte erkennen
Die Methode isna markiert jeden fehlenden Wert mit True. Wenn Sie diese Markierungen summieren, zählen Sie die Lücken in Ihrer Spalte auf einen Blick.
nums = pd.Series([1.0, None, 3.0])
print(nums.isna().sum())Zugehörigkeit prüfen
Verwenden Sie isin mit einer Liste, um zu prüfen, welche Werte zu einer ausgewählten Menge gehören. Die Methode gibt eine boolesche Maske zurück, mit der Sie später filtern können.
print(s.isin(['apple', 'fig']))Extremwerte finden
Bei Zahlen liefern max und min sofort den größten und kleinsten Wert, ohne dass Sie die gesamte Series selbst sortieren müssen.
print(nums.max(), nums.min())Überblick in einem Aufruf
Die Methode describe bündelt bei Text count, unique, top und frequency und liefert mit einem einzigen Aufruf eine übersichtliche Momentaufnahme. 📋
print(s.describe())Ihr Prüfwerkzeugkasten
Zusammen bilden diese Methoden Ihren ersten Prüfdurchlauf für jede Spalte. Eine hier investierte Minute erspart Ihnen später stundenlange, verwirrende Analysen. 🧰
Schnelltest
Wählen Sie das passende Werkzeug zum Zählen von Häufigkeiten.
Zusammenfassung
Sie können eine Series jetzt mit value_counts, unique, nunique, isna und isin untersuchen. Diese schnellen Prüfungen zeigen, welche Daten enthalten sind. Gut gemacht! 🎉
Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Werte zählen und erkennen“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Werte zählen und erkennen“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Data Science Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Data Science Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Werte zählen und erkennen“?
value_counts, unique und schnelle Prüfungen. Du übst Data Science Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Data Science Academy zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Data Science Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 4 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Werte zählen und erkennen“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Data Science Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Data Science Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Eine Spalte mit Name und Index
- Zugriff per Label oder Position
- Series-Mathematik und Alignment
- Werte zählen und erkennen