Python中利用pd.value_counts()函数对数据频次进行统计。 该函数返回一个序列Series,包含每个值的数量。 使用语法为: Series.value_counts(normalize=False,# 是否显示占比sort=True,# 是否排序ascending=False,# 默认降序bins=None,# 分区dropna=True)# 是否删除空缺值 二、实操 1.默认统计 importpandasaspdimportn...
在 Python 数据分析中，value_counts() 是一个非常实用的功能，用于统计某一列数据中各值出现的频率。通过 import pandas as pd，创建 DataFrame 对象，并定义数据列。对 'sex' 列调用 value_counts() 方法，可以统计各性别人数。若调用 value_counts(normalize=True)，则返回各值出现比例。关于题目的...
value_counts(normalize=True) 说明: 这将返回一个Series对象,显示每个值所占的百分比。 计数操作在探索性数据分析中非常有用,特别是在理解类别数据的分布时。 6. 唯一值提取 如果你想知道某列中有哪些独特的值,可以使用unique()函数来提取所有的唯一值。 unique_values = df["city"].unique() 说明: 上述...
>>>df['Embarked'].value_counts(normalize=True) S0.72% C0.19% Q0.09% Name:Embarked,dtype:float64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 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,我们可以将整数或列表传递给 bin 参数。 当整...
df['Embarked'].value_counts() 1. output S 644 C 168 Q 77 Name: Embarked, dtype: int64 1. 2. 3. 4. 下面我们简单来介绍一下value_counts()方法当中的参数, DataFrame.value_counts(subset=None, normalize=False, sort=True, ascending=False, ...
value_counts(normalize=True).sort_index() * 100 print("\n--- 测试集客户流失风险评分结果 ---") print("风险评分分布:") print(results_df['Churn_Risk_Score'].value_counts().sort_index()) print("\n风险评分比例 (%):") print(risk_proportions) # 显示前几条结果 print("\n带有评分的...
games['age_rating'].value_counts().plot(kind = 'bar'); 结果如下:图7.25:年龄评级的绝对计数的条形图如果我们想要可视化比例,我们可以通过在value_counts方法中添加normalize=True参数来修改前面的代码行:games['age_rating'].value_counts(normalize=True).plot(kind='bar'); ...
pandas库的.value_counts()库也是不去重的统计,查阅value_counts的官方文档可以发现,这个函数通过改变参数可以实现基础的分组计数、频率统计和分箱计数,normalize参数设置为True则将计数变成频率,例如df的a列中共有6行,而C出现了3次,于是C对应的值就是0.5;bin参数可以设置分箱;dropna可以设置是否考虑缺失值,默认是不...
1.Series.value_counts(normalize=False,ascending=False,bins=None, dropna=True),该函数用于统计dataframe或series中不同数或字符串出现的次数。 2.常用参数解析: 2.1.normalize :默认false,如为true,则以百分比的形式显示。 2.2.ascending :默认降序排序,当ascending=True时,为升序排序。
data_to_plot = reduced_df[reduced_df['age_group'] == age_group][col_name].value_counts(normalize=True) sns.barplot(y = data_to_plot.index, x = data_to_plot.values, order = order, ax = ax, palette = palette, edgecolor = 'black' ).set_title('Age {}: {}'.format(age_group...