如何解决“列表”对象没有“应用”属性的问题

Question

我有一个数据集adu_tracts（32561，）如下：

 [[2, 7, 15, 28, 39, 46, 59, 69, 72, 76, 78, 83, 90, 95],
 [3, 11, 15, 28, 39, 48, 56, 68, 72, 76, 77, 83, 89, 95],
 [2, 9, 18, 27, 37, 44, 57, 69, 72, 76, 77, 83, 90, 95], ...]

我想统计一下：

ou_sta = adu_tracts.apply(pd.value_counts)

但是，列表中没有应用属性，我使用了np.matrix(adu_tracts){}，它仍然显示这些对象没有应用属性，如何解决它

Answer 1

这就是你想要的吗：

d =  [[2, 7, 15, 28, 39, 46, 59, 69, 72, 76, 78, 83, 90, 95],
 [3, 11, 15, 28, 39, 48, 56, 68, 72, 76, 77, 83, 89, 95],
 [2, 9, 18, 27, 37, 44, 57, 69, 72, 76, 77, 83, 90, 95]]

df = pd.DataFrame(d)
print(df.apply(pd.value_counts))

      0    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13
2   2.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3   1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
7   NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
9   NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
11  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
15  NaN  NaN  2.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
18  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
27  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
28  NaN  NaN  NaN  2.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
37  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
39  NaN  NaN  NaN  NaN  2.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
44  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
46  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
48  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
56  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
57  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
59  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
68  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
69  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  2.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
72  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  3.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
76  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  3.0  NaN  NaN  NaN  NaN
77  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  2.0  NaN  NaN  NaN
78  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN
83  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  3.0  NaN  NaN
89  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN
90  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  2.0  NaN
95  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  3.0