인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요. value_counts() 는 범주끼리 그룹화 한 데이터에 대한 빈도를 세어 줍니다.

count()는 groupby() 등과 함께 사용해야지만 범주형 데이터에 대한 빈도수를 구할 수 있습니다.

df['컬럼명'].value_counts() 로 구할 수 있는 값이라면 df.groupby(['컬럼명'])['특정기준컬럼'].count() 와 같이 구할 수 있습니다.

value_counts()가 더 간단한데 여러 컬럼을 함께 고려해서 빈도수를 세거나 빈도수도 구하고 평균, 표준편차 등 다양한 연산을 하고자 할 때는 집계 함수인 agg를 사용하여 .agg(['count', 'mean', 'std']) 형태로 사용할 수 있습니다.

새해 복 많이 받으세요.

감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ynny님.

value_counts()와 count()의 차이에 대해 궁금하신 것 같네요. 이 두 함수는 데이터에서 빈도수를 계산하거나 개수를 세는 데 사용되지만, 그 사용 목적과 결과물이 조금 다릅니다.

• value_counts(): 이 함수는 각 고유 값의 빈도수를 계산합니다. 즉, 시리즈(열) 내에 존재하는 각 값이 몇 번 나타나는지를 세고, 그 결과를 인덱스와 함께 시리즈 형태로 반환합니다. 예를 들어 특정 열에 포함된 각 상권업종 유형의 개수를 구할 때 사용합니다.

• count(): 이 함수는 결측치를 제외한 행의 개수를 세는 데 사용됩니다. 전체 DataFrame이나 시리즈에서 NaN이 아닌 값의 개수를 반환하며, 일반적으로 데이터의 전체 행 수를 확인하거나 특정 조건에 맞는 행의 수를 계산할 때 사용합니다.

두 함수의 차이점을 살펴보면, value_counts()는 주로 데이터 카테고리별 빈도수를 파악할 때 유용하고, count()는 전체 데이터에서 누락되지 않은 요소의 수를 파악할 때 사용된다고 보시면 이해가 쉬우실 겁니다.

기존 질문에 대한 더 자세한 설명은 다음 링크들을 참고해 주세요:
- value_counts() 와 count() 를 차이점 문의

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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