Groupby 和value_counts 是完全不同的功能。您不能对数据框执行 value_counts。 Value Counts 仅限于单个列或系列,其唯一目的是返回值的频率系列 Groupby 返回一个对象,以便可以对其执行统计计算。因此,当您执行 df.groupby(col).count() 时,它将返回与 groupby 中的 specific columns 的列中存在的真实值的数量。
train_df.apply(pd.value_counts) 1. 直接使用Pandas调用 AI检测代码解析 pd.value_counts(train_df['label'],ascending=True) 1. 同样的统计还可以使用groupby,这个的过程是先按‘label’分组然后再统计每组的值,这样的效率较低,不建议使用 AI检测代码解析 train_df.groupby('label').count() 1....
groupby(['货品','销售区域'])['货品用户反馈'].value_counts().unstack() data1['拒货率'] = data1['拒货'] /data1.sum(axis=1) #按行进行求和汇总 data1['返修率'] = data1['返修'] /data1.sum(axis=1) data1['合格率'] = data1['质量合格'] /data1.sum(axis=1) data1.sort_...
可以看出,groupby函数根据连续出现的相同元素将可迭代对象进行了分组。在上述示例中,键为整数,列表为相同整数的连续出现。通过groupby函数,我们可以方便地对数据进行分组。 使用pandas库 pandas是一个强大的数据分析和处理库,提供了丰富的功能来处理和分析数据。它的value_counts方法可以用于计算一维数据中每个元素的个数,...
print(counts) 完整的代码如下: python import pandas as pd # 创建数据集 data = {'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'C'], 'value': [10, 20, 15, 25, 30, 40]} df = pd.DataFrame(data) # 使用groupby方法进行分组 grouped = df.groupby('category') # 对分组后的数据使用...
groupby(by='order_id') Group_sum = dataGroup.sum() #分组求和 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sort_counts =Group_sum.sort_values(by='counts',ascending=False) sort_counts['counts'][:10].plot(kind='bar',fontsize=16) plt.xlabel('订单ID') plt.ylabel('点菜数量') ...
我使用了“groupby”函数来计算列“LGA”和“Status”的计数,并生成条形图。 Sample code; df['Status'].value_counts().plot(kind='bar') df['LGA'].value_counts().plot(kind='bar') 如果我对绘制相同列的百分比和单独生成条形图感兴趣,我不知道如何优雅地进行。
get_max = lambda x: x.value_counts(dropna=False).index[0] # python就是灵活啊。 get_max.__name__ = "most frequent" df.agg({'ext price': ['sum', 'mean'], 'quantity': ['sum', 'mean'], 'unit price': ['mean'], 'sku': [get_max]}) ...
4、groupby + 聚合函数 4.1 了解常用聚合函数 min() 求最小值 max() 求最大值 sum() 求和 mean() 求平均值 median() 求中位数 count() 求非空数据的总个数 std() 求标准差 value_counts() 求一组数据中每个类别出现的次数 4.2 df.groupby + 聚合函数 4.2.1 查看【类别,子类别的总利润】...
value_counts().sort_index() buy_frequency_distribution.plot(kind='bar',figsize=(16,10)) plt.title('购买频次分布') plt.xlabel('购买频次') plt.ylabel('用户数') plt.xticks(rotation=0) plt.show() 输出结果: #常购产品 popular_product = df.groupby('子类别')['订单 ID'].count().sort_...