第一種方法

import pandas as pd

from collections import Counter

data = '參賽信息.xlsx'

data = pd.read_excel('參賽信息.xlsx') # 導(dǎo)入?yún)①愋畔?/p>

x_pandas_list = data[u'專業(yè)1'] # 專業(yè)情況

list = list(x_pandas_list)

c = Counter(list)

print(c)

輸出形式

Counter({'自動化學(xué)院': 164, '高分子科學(xué)與工程學(xué)院': 112, '化工學(xué)院': 101, '數(shù)理學(xué)院': 96, '信息學(xué)院': 96, '材料科學(xué)與工程學(xué)院': 53, '經(jīng)濟與管理學(xué)院': 47, '環(huán)境與安全工程學(xué)院': 37, '機電工程學(xué)院': 31, '海洋學(xué)院': 6, '材料學(xué)院': 3, '外國語學(xué)院': 1})

第二種方法

import pandas as pd

data = '參賽信息.xlsx'

data = pd.read_excel('參賽信息.xlsx') # 導(dǎo)入?yún)①愋畔?/p>

d = data['專業(yè)1'].value_counts() #ocean_proximity為屬性標(biāo)簽

print(d)

輸出形式

自動化學(xué)院 164

高分子科學(xué)與工程學(xué)院 112

化工學(xué)院 101

數(shù)理學(xué)院 96

信息學(xué)院 96

材料科學(xué)與工程學(xué)院 53

經(jīng)濟與管理學(xué)院 47

環(huán)境與安全工程學(xué)院 37

機電工程學(xué)院 31

海洋學(xué)院 6

材料學(xué)院 3

外國語學(xué)院 1

Name: 專業(yè)1, dtype: int64

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python讀取Excel一列并計算所有對象出現(xiàn)次數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python讀取Excel列并計算出現(xiàn)次數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

總結(jié)

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