value_counts()是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中有多少重复值。 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 df['收货人'].value_counts() # Series.value_counts()也可以 在pandas中,value_counts常用于数据表的计数及排序...
连续属性变换成分类属性,即连续属性离散化 在数值的取值范围内设定若干个离散划分点,将取值范围划分为一些离散化的区间,最后用不同的符号或整数值代表每个子区间中的数据值 等宽法 / 等频法 1--# 等宽法 → 将数据均匀划分成n等份,每份的间距相等 # pd.cut(ages,bins) # cut_1.codes:获得分组的codes码 1-...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes...
pd.DataFrame(data = y_test).value_counts() 如果用pd.DataFrame(data = y_test).value_counts()看看数据的分布,也不至于,浪费1天的时间。
先将数据转换成DataFrame 再写到excel
2. pd.cut用的时候要指定bin,cut完了还可以value_counts3. 用pd.qcut的话可以直接得到等距分割4. list 求差集:可以用推导式。但比较慢。Python内置的解法是:clist = list(set(alist)-set(blist))。其中的减号可以换,比如“|”是求并集,“&”求交集,“^"是求对称差集。对称差集和差集的区别是,差集...
correspondance_dict = {1:"sunny", 2:"rainy", 3:"cloudy"}>>> df["weather"].value_counts(...
ID.value_counts() #获取'序号'列数据计数 ID.value_counts().head(3) #获取'序号'列 计数查看前三 ID.value_counts(normalize=True) #获取'序号'列 返回频率 ID.size #获取'序号'列 数据size ID.shape #获取'序号'列 数据shape len(ID) #获取'序号'列 数据长度 ...
# 还可以使用value_counts()函数,但这个函数只能用于series,所以这个方法只能统计某一列中缺失值的个数 df["列名"].value_counts(dropna=False).head() # 如果dropna参数不设置为false的话,缺失值会丢失 ''' 打印输出: NaN 1 1.0 1 Name: col1, dtype: int64 ''' ...