用Python实现透视表的value_sum和countdistinct功能 在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数;例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11...
# 步骤1:定义一个空字典letter_counts={}# 步骤2:让用户输入一个英文句子sentence=input("请输入一个英文句子:")# 步骤3:遍历句子中的每个字符forcharinsentence:# 判断字符是否为字母ifchar.isalpha():# 将字母转换为小写char=char.lower()# 判断字母是否已经在字典中ifcharinletter_counts:# 字母已经在字典中...
counted = count_elements(seq) for k in sorted(counted): print('{0:5d} {1}'.format(k, '+' * counted[k])) 这个函数按照数值大小顺序进行绘图,数值出现次数用 (+) 符号表示。在字典上调用sorted()将会返回一个按键顺序排列的列表,然后就可以获取相应的次数counted[k]。 >>> import random >>> r...
除了绘图工具外,pandas也提供了一个方便的.value_counts()方法,用来计算一个非空值的直方图,并将之转变成一个pandas的series结构,示例如下: 此外,pandas.cut()也同样是一个方便的方法,用来将数据进行强制的分箱。比如说,我们有一些人的年龄数据,并想把这些数据按年龄段进行分类,示例如下: 除了使用方便外,更加好...
value_counts().sort_index()( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='600px', height='400px')) .add_xaxis(xaxis_data=list(sorted_user_active_days_df.index)) .add_yaxis("用户活跃天数", y_axis=sorted_user_active_days_df.to_list()) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=...
print(df[c].value_counts().head()) Dask,实际上是用于大数据的Pandas,到2019年中期还没有实现并行排序,尽管大家一直在讨论这个。 对小数据集进行探索性数据分析,Pandas排序是个不错的选择。当数据很大,想要在GPU上并行搜索时,你也许会想到TensorFlow或PyTorch。 TensorFlow TensorFlow是最受欢迎的深度学习框架。以下...
if len(data[col].value_counts())==1: print(col) data.drop(col,axis=1,inplace=True) 1. 2. 3. 4. 5. 打印了一下删除的变量的名称。 然后将文本型的数据都删掉,平时对于文本类数据可以要处理一下,比如独热编码之类的,但是数据维度很高,直接扔了也没损失很多信息 ...
print('描述性统计:\n',wine.describe())#找出唯一值,即quality列中删除重复值留下的数值print('quality列去重后的值,从小到大输出:\n',sorted(wine.quality.unique()))#计算值的频率print('每个唯一值在数据集中出现的次数:\n',wine.quality.value_counts())...
首先,选择要统计的列,并调用 value_counts(): df['Date'].value_counts() 运行结果如下: 3、日期数据问题 Date 列数据,除了年份是范围外,还有三种非正常格式。下面我们将这几种列出来: 问题一,时间范围(1976-77) 问题二,估计(c. 1917,1917 年前后) ...
forcindf.columns:print(f"--- {c} ---")print(df[c].value_counts().head()) 1. 2. 3. Dask,实际上是用于大数据的Pandas,到2019年中期还没有实现并行排序,尽管大家一直在讨论这个。 对小数据集进行探索性数据分析,Pandas排序是个不错的选择。当数据很大,想要在GPU上并行搜索时,你也许会想到TensorFlow...