语法-df['your_column'].value_counts(normalize=True) # value_counts percentage viewdf['course_difficulty'].value_counts(normalize=True) 以百分比表示的value_counts 4.)value_counts()将连续数据分成离散间隔 这是一个通常未被充分利用的伟大黑客。的value_counts()可用于连续仓数据分成离散的间隔与所述的...
Pandas是一个强大的数据分析工具,它提供了丰富的函数和方法来处理和分析数据。在Pandas中,布尔级数的百分比函数可以通过value_counts和normalize方法来实现。 value_counts方法用于计算布尔级数中每个唯一值的出现次数。它返回一个包含唯一值和对应出现次数的Series对象。例如,对于一个布尔级数series,可以使用以下代码计算每个...
使用value_counts()函数计算每个字符串的频数,并将结果保存到一个新的DataFrame中: 代码语言:txt 复制 counts = df['字符串列名'].value_counts().reset_index() counts.columns = ['字符串', '频数'] 使用apply()函数将频数转换为百分比: 代码语言:txt 复制 counts['百分比'] = counts['频数']....
name percentage grade 0 Oliver 90 88.0 1 Harry 99 0.0 2 George 50 ...
# Get percentage of each value size.value_counts(normalize=True) 💡 4:值计数(包含缺失值) 我们知道可以通过value_counts很方便进行字段取值计数,但是pandas.value_counts()自动忽略缺失值,如果要对缺失值进行计数,要设置参数dropna=False。 importpandasaspd ...
Series(data) In [16]: s.value_counts() Out[16]: 6 13 0 10 2 8 5 5 4 5 3 5 1 4 dtype: int64 # 还可以用以下方式计算频率。 # numpy array也可以用此方法计算。 In [17]: pd.value_counts(data) In [18]: pd.value_counts(s) # 结果跟s.value_counts()一样,不再贴出来了。
value_counts(normalize=True)[1] * 100 print("Percentage of zero count in 'column_name' column: ", zero_count_percent, "%") 复制 这将输出类似以下格式的结果: Percentage of zero count in 'column_name' column: 8.54 % 复制 结论 使用Pandas 的 value_counts() 函数可以方便地计算同一列中...
使用value counts()函数代替，像bachelor_df['education'].value_counts()这样的函数应该能给予你想要的...
nunique() Returns the number of unique values in the specified axis pct_change() Returns the percentage change between the previous and the current value pipe() Apply a function to the DataFrame pivot() Re-shape the DataFrame pivot_table() Create a spreadsheet pivot table as a DataFrame pop...
分为“及格”和“不及格”两个分类bins=[0,60,100]labels=['不及格','及格']df['成绩分类']=pd.cut(df['成绩'],bins=bins,labels=labels)# 对成绩进行分类,并计算百分比#没有normalize=True,则计算个数,没有计算百分比score_percentage=df['成绩分类'].value_counts(normalize=True)*100score_percentage...