importseabornassnssns.barplot(y=df['折扣'].value_counts().values,x=df['折扣'].value_counts().index)<AxesSubplot:> 这是因为 value_counts 函数返回的是一个 Series 结果,而 pandas 直接画图之前,无法自动地对索引先进行排序,而 seaborn 则可以。 如
问用value_counts()绘制Pandas DataFrame中多列的条形图EN文章目录 1.修改单列的数据类型 2.修改指...
data1['hour']=data1['hour'].astype(int) df1=data1['hour'].value_counts() df1 df1.plot.barh() #比较乱,时间可以重新整理 df2=data1['hour'].value_counts().sort_index(ascending=True)#按照时间小时进行排序计数 df2.plot() x= range(1, 24) #x 轴数据 plt.xticks(x,x[::1],color=...
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 创建一个数据序列(Series)或数据框(DataFrame): 代码语言:txt 复制 data = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]) 使用value_counts方法统计各个值的出现次数: 代码语言:txt
Pandas：两个不同 Dataframe 中同一列的plot .value_counts()您可以将数据框合并在一起，当您从它们...
for idx, name in enumerate(df['country'].value_counts().index.tolist()): print('Name :', name) print('Counts :', df['country'].value_counts()[idx]) 输出:示例4: 以条形图的形式打印我们的数据。语法:matplotlib . pyplot . plot(kind = ' ') 参数: kind:图的类型,即线、条。 返回:...
pandas 对于 value_counts() 中不存在的类别填写 0 lhk*_*lhk 4 python pandas seaborn 问题:我正在将结果分组到我的数据框中,查看value_counts(normalize=True)并尝试在条形图中绘制结果。问题是条形图应该包含频率。在某些组中,某些值不会出现。那么对应的value_count就不是0,不存在。对于条形图,不考虑此 0...
在本文中,我们将学习如何使用 pandas 中的 values_count() 提取名称和值。 panda 库配备了许多有用的函数,“value_counts”就是其中之一。此函数返回 pandas dataframe中唯一项的计数。语法:.value_count()方法:导入所需模块。 制作dataframe 使用value_count() 处理 显示数据...
1.df[col].value_counts().plot.bar() 2.sns.countplot(df[col]) importnumpy as npimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as pltimportseaborn as sns#读取数据文件telcom=pd.read_csv('F:\\python\\电信用户数据\\WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv') ...
本文《pandas value_counts》 来自书闪BookChips的专属栏目:《python3.X - 数据分析 - Pandas》。本栏目是多篇相关联文章的合集,让您可以快速、全面地了解栏目的其他内容