各列のPythonパンダカウントの発生数

Question

私はパンダを初めて使っています。誰かが各列の値の頻度を計算する際に助けてくれますか？

DATAFRAME：

id|flag1|flag2|flag3| 
--------------------- 
1 | 1 | 2 | 1 | 
2 | 3 | 1 | 1 | 
3 | 3 | 4 | 4 | 
4 | 4 | 1 | 4 | 
5 | 2 | 3 | 2 | 

私が何か

id|flag1|flag2|flag3| 
--------------------- 
1 | 1 | 2 | 2 | 
2 | 1 | 1 | 1 | 
3 | 2 | 1 | 0 | 
4 | 1 | 1 | 2 | 

のような説明たい - ID 1はFLAG1で1つの値、FLAG2で2つの値とFLAG3で2つの値を持ちます。

この点で助けてもらえますか？

Answer 1

filterまたはid列を削除してからapply機能value_countsによる最初のフィルタだけflag列を、最後int秒に0キャストにNaN秒を置き換える：

df = df.filter(like='flag').apply(lambda x: x.value_counts()).fillna(0).astype(int) 
print (df) 
    flag1 flag2 flag3 
1  1  2  2 
2  1  1  1 
3  2  1  0 
4  1  1  2 

または：

df = df.drop('id', 1).apply(lambda x: x.value_counts()).fillna(0).astype(int) 
print (df) 
    flag1 flag2 flag3 
1  1  2  2 
2  1  1  1 
3  2  1  0 
4  1  1  2 

感謝あなた、Bharathの提案：

df = df.filter(like='flag').apply(pd.Series.value_counts()).fillna(0).astype(int)