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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}%'.format) >>> df[...
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', '{:...
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...
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...
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_values(by=['index'])#index label#5 1 0.029851#2 2 0.199005#0 3 0.298507#1 4 0.248756#3 5 0.149254#4 6 0.074627 ...
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:...
>>> pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}%'.format) >>> df['Embarked'].value_counts(normalize = True) S 0.72% C 0.19% Q 0.09% Name: Embarked, dtype: float64 6、将连续数据分入离散区间 Pandas value_counts() 可用于使用 bin 参数将连续数据分入离散区间。 与 Pandas cut() ...
Pandas数据处理——通过value_counts提取某一列出现次数最高的元素一键提升数据挖掘姿势水平，5种高效利用...
`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...
如果想得出计数占比,可以加参数 normalize=True: print(df['区域'].value_counts(normalize=True)) 注:空值默认剔除掉的。value_counts()返回的结果是一个Series数组,可以跟别的数组进行计算。 2. DataFrame 情况下: importpandas as pd df= pd.DataFrame({'区域1': ['西安','太原','西安','太原','郑州...