percentage_categories = category_series.value_counts(normalize=True) * 100 输出结果 print(percentage_categories) 在上面的例子中,我们首先定义了一组分类数据,并创建一个Pandas系列。然后,我们使用value_counts方法计算每个类别的频率百分比,并将结果输出。 2、处理时间序列数据 假设我们有一组时间序列数据,我们希望...
import pandas as pd data= pd.read_excel('D:/shujufenxi/jjj.xlsx') frequency=data['月薪(元)'].value_counts()#value_counts()函数用来计算数据的频数 percentage=frequency/len(data['月薪(元)'])# len()函数用来计算所选数据列的长度 print(frequency.head()) print(percentage.head()) 接下来,...
下面是一个简单的示例,演示如何通过pandas计算列百分比: importpandasaspd data={'category':['A','B','A','C','B','A','C','A','B','B'],'value':[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]}df=pd.DataFrame(data)percentage=df['category'].value_counts(normalize=True)*100print(percentage) ...
text(value + 0.5, index, str(value), va='center', ha='left', fontsize=10) ax.set_title('不同市场中利润小于等于0的次数', fontsize=14) plt.tight_layout() # 研究80%主要利润客户下单所在市场 # plt.plot(user_amount['percentage']) # plt.grid(color='grey', linestyle='--', ...
上述代码中,我们首先导入了pandas库,并使用pd.Series(data)将列表data转换为Series对象。然后,我们使用value_counts(normalize=True)方法计算每个元素的计数,并设置normalize=True来计算占比。最后,我们将结果乘以100,以显示百分比形式的占比。 输出结果如下: ...
returnnp.sum(counts >1) / float(counts.shape[0]) defpercentage_of_reoccurring_datapoints_to_all_datapoints(x): iflen(x) ==0: returnnp.nan ifnotisinstance(x, pd.Series): x = pd.Series(x) value_counts = x.value_counts() reoccuring_v...
defpercent_value_counts(df,feature):"""This function takes in a dataframe and a column and finds the percentage of the value_counts"""percent=pd.DataFrame(round(df.loc[:,feature].value_counts(dropna=False,normalize=True)*100,2))## creating a df with thtotal=pd.DataFrame(df.loc[:,featu...
在Python编程语言的宇宙里,字典(dictionary)是一种非常强大的数据结构,它以键-值对(key-value pairs)的形式存储信息,类似于现实生活中的一本详尽的索引目录。每个键都是独一无二的 ,用于标识与其相关联的特定值。字典的魅力在于它提供了近乎瞬时的查找速度 ,这得益于其内部实现的哈希表机制。与列表或元组不同 ,...
.value_counts(),explode=(0.1,0))20#plt.pie(data['Churn'].value_counts(),labels=data['Churn'].value_counts().index,autopct='%1.2f%%',explode=(0.1,0))21#plt.title('Churn(Yes/No) Ratio')22plt.show()23churn_data=data['Churn'].value_counts().to_frame()24defbarplot_percentage(...
frequency=df["types"].value_counts()display(frequency)percentage=frequency/len(df)display(percentage)frequency.plot(kind="bar") 结果如下: 4、集中趋势 1)均值、中位数、众数概念 均值:即平均值,其为一组数据的总和除以数据的个数。 中位数:将一组数据升序排列,位于该组数据最中间位置的值,就是中位数...