Как получить количество значений для нескольких столбцов сразу в Pandas DataFrame?

Учитывая, что Pandas DataFrame имеет несколько столбцов с категориальными значениями (0 или 1), можно ли удобно получить значение_количество для каждого столбца одновременно?

Например, предположим, что я генерирую DataFrame следующим образом:

• python pandas: обратный порядок столбцов df
• Python Pandas DataFrame с сохраненным только одним номером?
• Как проверить корреляцию с использованием десятичных чисел / данных с помощью python 3
• Что такое простая структура для тестирования времени панд и решений, связанных с numpy?
• Как удалить дополнительную копию дублирующего индекса серии Pandas?

import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(0) df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 2, (10, 4)), columns=list('abcd')) 

Я могу получить DataFrame следующим образом:

  abcd 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 2 1 1 1 0 3 0 1 0 0 4 0 0 0 1 5 0 1 1 0 6 0 1 1 1 7 1 0 1 0 8 1 0 1 1 9 0 1 1 0 

Как мне удобно получить значения для каждого столбца и получить следующее удобно?

  abcd 0 6 3 2 6 1 4 7 8 4 

Мое текущее решение:

 pieces = [] for col in df.columns: tmp_series = df[col].value_counts() tmp_series.name = col pieces.append(tmp_series) df_value_counts = pd.concat(pieces, axis=1) 

Но должен быть более простой способ, например, укладка, поворот или группировка?

 In [212]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 2, (10, 4)), columns=list('abcd')) df.apply(pd.Series.value_counts) Out[212]: abcd 0 4 6 4 3 1 6 4 6 7