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
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) ...
value_counts().head(10) attrs = tmp.index.tolist() value = tmp.values.tolist() bar = (Bar() .add_xaxis(attrs[::-1]) .add_yaxis(' ',value[::-1], itemstyle_opts={ 'barBorderRadius': [10, 0, 0, 10]} ) .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts( position='insideRight...
count_data=data['column_name'].value_counts() 1. 4. 计算占比 计算占比可以通过除以总数来实现: percentage_data=count_data/count_data.sum()*100 1. 5. 展示结果 最后,使用matplotlib库来展示结果,例如绘制饼图: plt.pie(percentage_data,labels=percentage_data.index,autopct='%1.1f%%')plt.show()...
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...
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 ,...
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...
1#杀人武器排名 2death_causes = deaths['killed_by'].value_counts() 3 4sns.set_context('talk') 5fig = plt.figure(figsize=(30, 10)) 6ax = sns.barplot(x=death_causes.index, y=[v / sum(death_causes) for v in death_causes.values]) 7ax.set_title('Rate of Death Causes') 8ax....
df.iloc[:,0].value_counts().iloc[0:5,] df.iloc[:,0][~np.isin(df.iloc[:,0],missSet)]#去除缺失值 df.iloc[:,0][~np.isin(df.iloc[:,0],missSet)].value_counts()[0:5] json_fre_name = {} json_fre_count = {} def fill_fre_top_5(x): ...