2、pandas的value_counts()和describe()】的更多相关文章

一.value_counts pandas 的value_counts()函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序. value_counts是计数,统计所有非零元素的个数,默认以降序的方式输出Series. 按区域进行分类统计(默认降序排列,如果要升序排列可以添加参数ascending = True): 统计每个区域的占比(指定normalize参数为True,也可以用sum函数进行计算): 空值是默认剔除掉的,value_counts()返回的结果是一个Series数组,可以跟别的…
来自:曹骥 在pandas里面常用value_counts确认数据出现的频率. 1. Series 情况下: pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'区域' : ['西安', '太原', '西安', '太原', '郑州', '太原'], '10月份销售' : ['0.477468', '0.195046', '0.015964', '0.259654',…
一.Pandas 和 Series 的 describe() 方法 1)功能 功能:对数据中每一列数进行统计分析:(以“列”为单位进行统计分析) 默认只先对“number”的列进行统计分析: 一列数据全是“number” count:一列的元素个数: mean:一列数据的平均值: std:一列数据的均方差:(方差的算术平方根,反映一个数据集的离散程度:越大,数据间的差异越大,数据集中数据的离散程度越高:越小,数据间的大小差异越小,数据集中的数据离散程度越低) min:一列数据中的最小值: max…
pandas.Series.value_counts 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. so…
原文链接:https://www.jianshu.com/p/f773b4b82c66 value_counts()是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中有多少重复值.value_counts()是Series拥有的方法,一般在DataFrame中使用时,需要指定对哪一列或行使用,该函数返回的也是Series类型,且index为该列的不同值,values为不同值的个数 import pandas as pd import numpy as np filepath…
value_counts()是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中有多少重复值.value_counts()是Series拥有的方法,一般在DataFrame中使用时,需要指定对哪一列或行使用…
pandas对象拥有一组常用的数学和统计方法,大部分都属于约简和汇总统计,用于从Series中提取单个的值,或者从DataFrame中的行或列中提取一个Series.相比Numpy而言,Numpy都是基于没有缺失数据的假设而构建的. 来看一个简单的例子 In [6]: df=DataFrame([[1.4,np.nan],[7,-4],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index=['a ...: ','b','c','d'],columns=['one','two'])…
Pandas导入 Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 Pandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotlib一同使用 两个数据类型:Series, DataFrame import pandas as pd Pandas与numpy的比较 Pandas的Series类型 由一组数据及与之相关的数据索引组成 Pandas的Series类型的创建 Series类型可以由如下类型创建: Python列表,index与列表元素个数一致 标量值,index表…
预览数据 这次我们使用 Artworks.csv ,我们选取 100 行数据来完成本次内容.具体步骤: 导入 Pandas 读取 csv 数据到 DataFrame(要确保数据已经下载到指定路径) DataFrame 是 Pandas 内置的数据展示的结构,展示速度很快,通过 DataFrame 我们就可以快速的预览和分析数据.代码如下: import pandas as pd ​ df = pd.read_csv('../data/Artworks.csv').head(100) df.hea…
Ref: Pandas Tutorial: DataFrames in Python Ref: pandas.DataFrame Ref: Pandas:DataFrame对象的基础操作 Ref: Creating, reading, and writing reference pandas.DataFrame() pandas.Series() pandas.read_csv() pandas.DataFrame.shape pandas.DataFrame.head pandas.read_…