`normalize`参数是一个布尔值,用于控制是否返回相对频率而不是绝对计数。 如果`normalize`设置为`True`,`value_counts`将返回相对频率,即每个唯一值在Series中出现的比例。如果`normalize`设置为`False`(默认值),则返回绝对计数,即每个唯一值在Series中出现的次数。 以下是一个简单的示例: ```python import pandas...
当 normalize = True 时,返回的对象将包含各个值的相对频率。默认情况下,normalize 参数被设为 False。 train['Embarked'].value_counts(normalize=True)---S 0.724409C 0.188976Q 0.086614 因此,知道有 72% 的人从 Southampton 出发比单纯知道 644 个人从 Southampton 出发要直观得多。 如何实现升序的 value_coun...
`pandas`的`value_counts`函数是一个非常有用的函数,用于对分类数据(通常是对象或分类数据类型)进行计数。以下是`value_counts`函数的参数及其说明: 1. Series:要求对Series中的元素进行计数。 2. normalize (可选):布尔值,默认为False。如果为True,则返回各组的频率,而不是计数。 3. ascending (可选):布尔...
python value_counts value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False,bins=None,dropna=True) 作用:用来统计dataframe中某列有多少个不同的取值,并且每个取值出现的次数,类似SQL中的select score,count(*) as num from table group by score,返回的是series。 参数: normalize为False时表示按照绝对值进行统...
>>> idx.value_counts(normalize=True).sort_index() 1.0 0.2 2.0 0.2 3.0 0.4 4.0 0.2 dtype: float64dropna将dropna 设置为 False 后,我们还可以看到 NaN 索引值。>>> idx.value_counts(dropna=False).sort_index() 1.0 1 2.0 1 3.0 2 4.0 1 NaN 1 dtype: int64...
参数normalize 是一个布尔值,默认为 False。当该参数被设置为 True 时, value_counts() 函数将返回每个唯一值的百分比。counts_normalized = df['科目'].value_counts(normalize=True) print(counts_normalized) Python Copy输出结果如下:数学 0.571429 英语 0.428571 Name: 科目, dtype: float64...
value_counts()函数用于计算DataFrame或Series中各个唯一元素的数量。它会按照元素出现次数降序排列,并返回一个Series对象。基本语法如下: pandas.Series.value_counts(sort=False, ascending=False, normalize=False, bins=None, dropna=True) 参数说明: sort: 是否排序,默认为False,即按照出现次数降序排列。 ascending:...
Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False,bins=None,dropna=True) 功能:返回包含唯一值计数的对象。结果对象将按降序排列,以便第一个元素是最常出现的元素。 不包括默认的NA值。 参数:normalize: boolean, default False 如果为True,则返回的对象将包含唯一值的相对频率。
value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False,bins=None,dropna=True) 参数说明 normalize : boolean, default False 默认false,如为true,则以百分比的形式显示 sort : boolean, default True 默认为true,会对结果进行排序 ascending : boolean, default False 默认降序排序 ...
df['Embarked'].value_counts(normalize=True) S 0.724409 C 0.188976 Q 0.086614 Name: Embarked, dtype: float64 如果我们更喜欢用百分号 (%) 格式化结果,我们可以设置 Pandas 显示选项如下: >>> pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}%'.format) ...