xx=students["年龄"].value_counts() labels=students["年龄"].value_counts().index #画饼图 patches,l_text,p_text =plt.pie(xx,labels=labels,autopct='%.1f%%') #优化图的显示 plt.title("各年龄比例饼图")#设置标题 #设置l_texts饼图外部文本的大小 for t in l_text: t.set_size(20) #设置...
柱状图有一个非常实用的方法: 利用value_counts图形化显示Series或者DF中各值的出现频率。 比如df.value_counts().plot(kind='bar') Python可视化的基础语法就到这里,其他图形的绘制方法大同小异。 重点是遵循三个步骤的思路来进行思考、选择、应用。多多练习可以更加熟练。
1.a.mean() 默认对每一列的数据求平均值;若加上参数a.mean(1)则对每一行求平均值; 2.统计某一列x中各个值出现的次数:a['x'].value_counts(); 3.对数据应用函数 a.apply(lambda x:x.max()-x.min()) 表示返回所有列中最大值-最小值的差。 4.字符串相关操作 a['gender1'].str.lower() 将...
1.a.mean() 默认对每一列的数据求平均值;若加上参数a.mean(1)则对每一行求平均值; 2.统计某一列x中各个值出现的次数: a['x'].value_counts(); 3.对数据应用函数 a.apply(lambda x:x.max()-x.min()) 表示返回所有列中最大值-最小值的差。 4.字符串相关操作 a['gender1'].str.lower() ...
可以使用value_counts方法来获取Pandas Series 的频数统计 在数据中,每个大洲列出了多少个国家和地区? df.groupby('continent')['country'].nunique() 显示结果 continentAfrica52Americas25Asia33Europe30Oceania2Name:country,dtype:int64 简单绘图 可视化在数据分析的每个步骤中都非常重要,在理解或清理数据时,可视化有...
value_counts():该方法可以用来统计series类中各因子出现的次数,返回一个带统计结果的series。 fillna(str):给series中的空值赋值。 plot()函数:可以用来给带统计结果的函数画图。但是要配合matplotlib使用 notnull():返回一个判断series位置是否空值的布尔型索引。
2.统计某一列x中各个值出现的次数:a['x'].value_counts(); 3.对数据应用函数 a.apply(lambda x:x.max()-x.min()) 表示返回所有列中最大值-最小值的差。 4.字符串相关操作 a['gender1'].str.lower() 将gender1中所有的英文大写转化为小写,注意dataframe没有str属性,只有series有,所以要选取a中的...
可以使用 value_counts 方法来获取Pandas Series 的频数统计 在数据中,每个大洲列出了多少个国家和地区? df.groupby('continent')['country'].nunique() 显示结果 continent Africa52Americas25Asia33Europe30Oceania2Name:country,dtype:int64 简单绘图 可视化在数据分析的每个步骤中都非常重要,在理解或清理数据时,可视...
c_name_conunts=data['c_name'].value_counts()c_name_conunts[:30] 输出前30家: (看看有你去过的吗~) 金逸北京荟聚IMAX店39广州飞扬影城(正佳分店)39首都电影院西单店39武汉汉街万达广场店39UME影城(北京双井店)39兰州城关万达广场店39武商摩尔国际电影城39中影国际影城珠海华发2店39Jackie Chan北京耀莱...
2.统计某一列x中各个值出现的次数:a['x'].value_counts(); 3.对数据应用函数 a.apply(lambda x:x.max()-x.min()) 表示返回所有列中最大值-最小值的差。 4.字符串相关操作 a['gender1'].str.lower() 将gender1中所有的英文大写转化为小写,注意dataframe没有str属性,只有series有,所以要选取a中的...