Pandasシリーズの各要素の出現頻度を計算する方法

本記事では、Pandasシリーズに含まれる各要素の出現頻度（出現回数）を計算する方法を解説します。pandasライブラリが提供する value_counts() 関数を使用すると、各要素が何回出現したかを簡単に集計できます。

アルゴリズム

ステップ1：Pandasシリーズを定義する。
ステップ2：value_counts() 関数を使って、各要素の頻度を出力する。

コード例

import pandas as pd

series = pd.Series([10,10,20,30,40,30,50,10,60,50,50])
print("Series:\n", series)

frequency = series.value_counts()
print("\nFrequency of elements:\n", frequency)

出力結果

Series:
0     10
1     10
2     20
3     30
4     40
5     30
6     50
7     10
8     60
9     50
10    50
dtype: int64

Frequency of elements:
50    3
10    3
30    2
20    1
40    1
60    1
dtype: int64

解説

上記のコードでは、まず整数値を含むPandasシリーズを作成しています。続いて value_counts() を呼び出すことで、各値の出現回数が集計されます。

出力結果を見ると、50 と 10 はそれぞれ3回、30 は2回、20・40・60 はそれぞれ1回出現していることがわかります。なお、value_counts() の戻り値はデフォルトで出現回数の降順にソートされるため、頻度の高い要素から順に確認できるのが便利なポイントです。

また、引数に normalize=True を指定すると、出現回数ではなく相対的な出現割合（比率）を取得することも可能です。データ分析における度数分布の把握やカテゴリデータの集計など、さまざまな場面で活用できる基本的かつ強力な関数なので、ぜひ覚えておきましょう。