首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts (),这样会对该列中出现的每个值进行计数。 代码语言:javascript 复制 train[Embarked].value_counts()---S644C168Q77 这个函数会对给定列里面的每个值进行计数并进行降序排序,无效值也会被排除。我们很容易就能看出,Southampton 出发的人最多,其次是 Cherbourg 和 ...
>>>pd.set_option('display.float_format','{:.2f}%'.format)>>>df['Embarked'].value_counts(normalize=True)S0.72%C0.19%Q0.09%Name:Embarked,dtype:float64 6、将连续数据分入离散区间 Pandas value_counts() 可用于使用 bin 参数将连续数据分入离散区间。与 Pandas cut() 函数类似,我们可以将整数或...
在pandas中,value_counts()和counts()是用于计数的两个常用函数。它们都可以对DataFrame或Series中的元素进行计数,但使用方法和应用场景有所不同。一、value_counts()函数value_counts()函数用于计算DataFrame或Series中各个唯一元素的数量。它会按照元素出现次数降序排列,并返回一个Series对象。基本语法如下: pandas.Seri...
df['A'].value_counts(sort=False, ascending=True, normalize=True, bins=2, range=[0, 5]) 三、应用实例下面是一个更复杂的应用实例,演示了如何在实际数据分析中使用value_counts()函数:假设我们有一个包含用户购买记录的DataFrame,其中包含用户ID、购买商品和购买时间等列。我们想要了解每种商品的销售情况,...
importseabornassnssns.barplot(y=df['折扣'].value_counts().values,x=df['折扣'].value_counts().index)<AxesSubplot:> 这是因为 value_counts 函数返回的是一个 Series 结果,而 pandas 直接画图之前,无法自动地对索引先进行排序,而 seaborn 则可以。 如果想坚持使用pandas(背后是matplotlib)画图,那么可以先...
Series.value_counts() 参数 图源:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.value_counts.html 基本用法 作者通过以下数据集来观察 value-count () 函数的基本用法,其中 Demo 中使用了 Titanic 数据集。她还在 Kaggle 上发布...
pandas value_counts参数 `pandas`的`value_counts`函数是一个非常有用的函数,用于对分类数据(通常是对象或分类数据类型)进行计数。以下是`value_counts`函数的参数及其说明: 1. Series:要求对Series中的元素进行计数。 2. normalize (可选):布尔值,默认为False。如果为True,则返回各组的频率,而不是计数。 3....
pandas | value_counts()的用法 value_counts()方法返回一个序列Series,该序列用于统计某列中各个值的出现次数的函数。当配合参数bins使用时,它可以将数据分成指定的区间,然后统计每个区间内值的出现次数。 value_counts()是Series拥有的方法,一般在DataFrame中使用时,需要指定对哪一列或行使用。value_counts()只能...
要将value_counts的结果加入到原始数据集中,你可以按照以下步骤进行操作: 读取原始数据集: 首先,你需要读取你的数据集。假设你的数据集是一个CSV文件,你可以使用pandas库来读取它。 python import pandas as pd df = pd.read_csv('your_dataset.csv') 确定要对哪一列数据使用value_counts函数: 假设你要对名...
df['Embarked'].value_counts(dropna=False) output 百分比式的数据统计 我们可以将数值的统计转化成百分比式的统计,可以更加直观地看到每一个类别的占比,代码如下 df['Embarked'].value_counts(normalize=True) output S 0.724409 C 0.188976 Q 0.086614 ...