步骤1:导入必要的库 在这一步,我们需要导入pandas库,以便后续使用。 importpandasaspd 1. 步骤2:读取数据 我们需要读取包含数据的文件,例如CSV文件。 data=pd.read_csv('data.csv') 1. 步骤3:计算频率表 最后一步是计算数据的分布频率表。 frequency_table=data['column_name'].
importmatplotlib.pyplotasplt# 设置图表的标题和X、Y轴标签plt.title('Frequency Table')plt.xlabel('Grade')plt.ylabel('Number of Students')# 绘制频数表frequency_table.plot(kind='bar')# 显示图表plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 完整代码示例 importpandasaspdimportma...
Helponfunctioncrosstabinmodulepandas.core.reshape.pivot:crosstab(index,columns,values=None,rownames=None,colnames=None,aggfunc=None,margins=False,margins_name:str='All',dropna:bool=True,normalize=False)->'DataFrame'Computeasimplecrosstabulationoftwo(ormore)factors.Bydefaultcomputesafrequencytableofthefactors...
importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineplt.style.use("ggplot") 1. 频数表 直方图(histogram)是探索数值型变量分布的方法,例如单峰还是双峰分布,是否接近钟型分布,左偏还是右偏等。 在创建直方图之前,首先要了解一个概念:频数表。 什么是频数表(frequency table)? 给定一个数值...
import pandas as pd series_of_days = pd.Series(list_of_days) # converted the list to series series_of_days.value_counts(ascending = True) # the frequency was ascending but not the demand test = dict(series_of_days.value_counts()) ...
1#使用 crosstab 函数计算频率2frequency_table = pd.crosstab(df['employment_type'], df['remote_ratio'], normalize='index')34#绘制热力图5plt.figure(figsize=(10, 6))6sns.heatmap(frequency_table, annot=True, cmap='YlGnBu')7plt.xlabel('Remote Ratio')8plt.ylabel('Employment Type')9plt.tit...
数据交叉表(也称为列联表或交叉表)是一种统计方法,用于分析和展示两个或多个分类变量之间的关系。在 Python 中,我们可以使用 Pandas 库中的crosstab函数来创建两个或多个因子的交叉表,相比Excel,Python可以更多更快的处理数据,首先,引入几个重要的包:
数据清洗是数据分析的第一步,Pandas库提供了强大的数据清洗功能。 1.1 读取数据 python 复制代码 import pandas as pd # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 查看数据的前五行 print(data.head()) 1.2 处理缺失值 python 复制代码 # 填充缺失值 ...
R(Recency,近度/最近一次消费)F(Frequency,消费频次)M(Monetary,消费金额) # 首先,数据透视表求出用户的最近一次消费时间、消费次数,消费总金额rfm = df.pivot_table(index='user_id', values=['order_dt','order_products','order_amount'], aggfunc={'order_dt':'max','order_products':'count','orde...
frequency_table[char] = 1 return frequency_table def build_huffman_tree(frequency_table): priority_queue = [] for char, freq in frequency_table.items(): node = HuffmanNode(char, freq) heappush(priority_queue, node) while len(priority_queue) > 1: ...