values: 最终在聚合函数之下,行与列一同计算出来的值 normalize: 标准化统计各行各列的百分比 我们通过几个例子来进一步理解corss_tab()函数的作用,我们先导入要用到的模块并且读取数据集 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd df=pd.read_excel(io="supermarkt_sales.xlsx",engine=...
1 loop each)def normalize_for_iloc(df, min_salary, max_salary): normalized_salary = np.zeros(len(df, )) for i in range(df.shape[0]): normalized_salary[i] = (df.iloc[i, 11] - min_salary) / (max_salary - min_salary) df["Normalized_Salary"] = normalized...
'''# ↑ 根据index进行normalize,行相加为1pd.crosstab(df["user_id"], df["goods"], normalize="columns")''' goods 梨 苹果 香蕉 user_id 11 0.0 0.50 0.25 22 0.0 0.25 0.50 33 1.0 0.25 0.25 '''# ↑ 根据column进行normalize,列相加为1pd.crosstab(df["user_id"], df["goods"], normalize...
AI代码解释 df=pd.DataFrame({"a":[1,2,None],"b":[4.,5.1,14.02]})df["a"]=df["a"].astype("Int64")print(df.info())print(df["a"].value_counts(normalize=True,dropna=False),df["a"].value_counts(normalize=True,dropna=True),sep="\n\n") 这样是不是就简单很多了。 7、Modin 注...
使用 normalize 参数获取相对频次：# 计算 Series 中各个值的相对频次relative_frequency = data.value_counts(normalize=True)print(relative_frequency)输出：3.0 0.3752.0 0.2504.0 0.2501.0 0.125dtype: float64在这个示例中，通过将 normalize 参数设置为 True，value_counts 返回了各个值的相...
normalize=False,) -> DataFrame: index:类似数组、系列或数组/系列值的列表,行中分组依据的值 columns:类似数组、系列或数组/系列值的列表,列中要作为分组依据的值 values:类似数组,可选,要根据因素聚合的值数组,需要指定 aggfunc rownames:序列,默认None,如果传递,必须匹配传递的行数组的数量 ...
# 为性别列计数并标准化titanic_data['Sex'].value_counts(normalize=True)#输出male 0.647587female 0.352413Name: Sex, dtype: float64这意味着，在我们的数据集中，男性与女性的比例约为65:35。8.使用query( )筛选数据 通常，我们使用难以分析的大型数据集。在这种情况下，策略是过滤不同条件下的数据...
df['column_name'] (二)按行提取 法一: df.loc['index_name'] 四、 对于存着元祖/列表的列进行分列,一列变多列: # 通过apply(pd.Series)实现将tuple进行分列 df = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[(1,2), (3,4)]}) df['b'].apply(pd.Series) df[['b1', 'b2']] = df['b']....
normalize: 标准化统计各行各列的百分比 我们通过几个例子来进一步理解corss_tab()函数的作用,我们先导入要用到的模块并且读取数据集 import pandas as pd df = pd.read_excel( io="supermarkt_sales.xlsx", engine="openpyxl", sheet_name="Sales", ...
df["a"] = df["a"].astype("Int64")print(df.info())print(df["a"].value_counts(normalize=True,dropna=False), df["a"].value_counts(normalize=True,dropna=True),sep="\n\n") 这样是不是就简单很多了 7、Modin 注意:Modin现在还在测试阶段。