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,使用Matplotlib模块中的hist...
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() print(frequency) #计算每个类别的频率 percentage = frequency * 100 / len(data) print(percentage) 2.0 50 1.0 50 0.0 50 Name: type, dtype: int64 2.0 33.333333 1.0 33.333333 0.0 33.333333 Name: type, dtype: float64 # 绘制直方图,展示频数 frequency.plot(kind="bar") ...
然后,我们使用Counter(data)来计算列表data中每个元素的计数,并将结果保存到变量counts中。接下来的代码和方法一中的代码相同,遍历字典counts并计算每个类别在整个列表中的占比。 输出结果与方法一相同。 方法三:使用pandas库 pandas是一个用于数据分析和处理的强大库,提供了丰富的功能和工具。其中之一是Series对象的val...
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...
defpercentage_of_reoccurring_datapoints_to_all_datapoints(x): iflen(x) ==0: return np.nan if notisinstance(x, pd.Series): x = pd.Series(x) value_counts = x.value_counts() reoccuring_values = value_counts[value_counts >1].sum() ...
counts = df['字符串列名'].value_counts().reset_index() counts.columns = ['字符串', '频数'] 使用apply()函数将频数转换为百分比: 代码语言:txt 复制 counts['百分比'] = counts['频数'].apply(lambda x: x / counts['频数'].sum() * 100) 打印结果: 代码语言:txt 复制 print(counts)...
在上述代码中,min_value表示列'A'的最小值,max_value表示列'A'的最大值。然后,通过将每个值减去最小值并除以值范围,可以计算出每个值相对于值范围的百分比。 打印结果: 代码语言:txt 复制 print(percentage) 这将打印出每个值相对于值范围的百分比。 对于以上问题,腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品...
value_counts() Out[16]: 6 13 0 10 2 8 5 5 4 5 3 5 1 4 dtype: int64 # 还可以用以下方式计算频率。 # numpy array也可以用此方法计算。 In [17]: pd.value_counts(data) In [18]: pd.value_counts(s) # 结果跟s.value_counts()一样,不再贴出来了。 可以用众数mode的方法选取出现...
.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(...