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...
默认为True,将按照计数从高到低进行排序;如果设置为False,则不进行排序。 ascending:当sort参数为True时,该参数用于指定排序的方向。默认为False,按照计数从高到低排序;如果设置为True,则按照计数从低到高排序。 normalize:是否将每个唯一值的出现次数标准化为占比。默认为False,返回的是绝对计数;如果设置为True,则...
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 bins : integer, 格式(bins=1...
9. 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。 10. retun_type (可选): 'count', 'freq'或'both'。默认为'count'。指定返回的类型:元素计数、频率或两者都有。 11. fill_value (可选):指定在分析过程中如何处理NaN值。 12. marginal_kws (可选):其他统计参数...
`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...
index.value_counts() """ 输出为: 3.0 2 4.0 1 2.0 1 1.0 1 dtype: int64 如果normalize 为 True的话,统计的结果会相加 = 1: import pandas as pd s = pd.Series([3, 1, 2, 3, 4, np.nan]) s.value_counts(normalize=True) """ ...
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', '{:...
normalize(布尔值,默认为False)-如果为True,则返回的对象将包含唯一值的相对频率。 sort(布尔值,默认为True)-按频率排序。 升序(布尔,默认为False)-按升序排序。 bins(整数,可选)-而不是对值进行计数,而是将它们分组为半开式垃圾箱,这对的方便之处pd.cut仅适用于数字数据。
吃我一枪 value_counts()函数 value_counts函数用于统计dataframe或series中不同数或字符串出现的次数 ascending=True时,按升序排列. normalize=True时,可计算出不同字符出现的频率,画柱状图统计时可以用到. #trian中标签的比例label_proportion = train['label'].value_counts(normalize=True).reset_index().sort_...
df['Embarked'].value_counts(normalize=True) S 0.724409 C 0.188976 Q 0.086614 Name: Embarked, dtype: float64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 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) ...