value_counts()

pandas计数 value_counts()的使用 ### pandas计数 value_counts() 的使用详解 在数据分析领域，`pandas` 是一个非常重要的 Python 库，它提供了高效的数据结构以及数据处理工具。其中一个常用的功能是 `value_counts()` 方法，它可以用来统计数据...

评级：5 浏览量：7697 收藏量：0 资源大小：44KB 上传时间：2020-09-19

用python的value_counts增加百分比 在dataframe中value_counts，只计算个数，现增加百分比和累计百分比

评级：0 浏览量：2329 收藏量：1 资源大小：447B 上传时间：2018-10-27

解决pandas无法在pycharm中使用plot()方法显示图像的问题 在Python编程中，数据可视化是一个重要的环节，它可以帮助开发者和数据分析师直观地理解数据的分布、趋势和模式。Pandas是一个功能强大的数据处理库，而matplotlib则是Python中最常用的绘图库。...

评级：0 浏览量：2055 收藏量：0 资源大小：28KB 上传时间：2020-09-20

Python for Data Analysis 2nd Edition The first edition of this book was published in 2012, during a time when open source data analysis libraries for Python (such as pandas) were very new and developing rap‐ idly. In this updated and ...

评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：10.13MB 上传时间：2018-03-21

information_gain sub_entropy = entropy([sub_data[target].value_counts()[True], sub_data[target].value_counts()[False]]) weight = len(sub_data) / len(data) gain -= weight * sub_entropy return gain ``` 在这个例子...

评级：0 浏览量：120 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2021-03-29

Scenario_Matrix scenario_counts = scenario_matrix['场景列'].value_counts() correlation_analysis = scenario_matrix[['场景列1', '场景列2']].corr() ``` 6. **可视化**：Python的Matplotlib和Seaborn库可用于数据可视化，...

评级：0 浏览量：71 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2021-03-28

modal_mode_ 这可以通过简单的计数或使用更复杂的统计库来完成，比如在Python中使用pandas库的value_counts()函数。对于大型数据集，可能会用到更高效的算法，如哈希表或字典来快速查找模式。 在提供的文件“modal.mws”中，...

评级：0 浏览量：65 收藏量：0 资源大小：96KB 上传时间：2021-09-30

Pokemon_plotly.zip type_counts = pokemon_data['Type 1'].value_counts() # 创建条形图 fig = go.Figure(data=go.Bar(x=type_counts.index, y=type_counts.values)) # 设置图表标题和轴标签 fig.update_layout(title='宝可梦类型...

评级：0 浏览量：131 收藏量：0 资源大小：14KB 上传时间：2021-07-17

PyBer_Analysis 3. 数据探索：使用pandas提供的统计函数如`describe()`、`value_counts()`等，了解数据的基本统计特性。同时，通过绘制直方图、散点图、箱线图等可视化图表，直观展示数据分布和关联性。 4. 数据分组与聚合：`group...

评级：0 浏览量：20 收藏量：0 资源大小：49KB 上传时间：2021-03-15

pandas_challenge 3. 数据探索：使用`.describe()`获取统计摘要，利用`.value_counts()`计算频数，使用`.corr()`计算变量间的相关性。 4. 数据筛选与切片：利用布尔索引（如`df[df['column'] > value]`）和条件查询（如`df.query('...

评级：0 浏览量：44 收藏量：0 资源大小：26KB 上传时间：2021-04-01

Learn_Pandas 2. 计算频率分布：`value_counts()`计算非唯一值的频次。 3. 分组计算：`groupby()`根据一列或多列进行分组，然后对每个组进行聚合操作。 六、时间序列分析 1. 时间索引：Pandas支持日期和时间类型的索引，方便进行...

评级：0 浏览量：35 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2021-03-12

pandas_homework 5. **数据统计分析**: 包括计算描述性统计量（如`df.describe()`）、频率分布（如`pd.cut()`、`value_counts()`）和相关性分析（如`df.corr()`）。 6. **时间序列分析**: Pandas支持时间序列数据，可以方便地进行...

评级：0 浏览量：40 收藏量：0 资源大小：103KB 上传时间：2021-04-05

qq聊天数据分析.zip_QQ聊天 python_flamer3l_python Python的pandas库提供了丰富的数据操作功能，如`groupby`、`count`、`value_counts`等，可以轻松完成这些任务。 接下来，我们可以使用数据可视化库，如matplotlib和seaborn，将分析结果以图表的形式展示出来。例如...

评级：0 浏览量：89 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-09-19

Cousera_Capstone 3. **数据探索**：利用统计函数（如`describe()`）获取数据的中心趋势、分散程度等基本统计信息，使用`value_counts()`分析类别变量的分布，绘制直方图、箱线图等图形理解数据分布。 4. **特征工程**：创建新的特征...

评级：0 浏览量：35 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2021-03-30

disaster_tweets 通过 `value_counts()` 分析标签分布，理解数据的不平衡情况。 3. **时间序列分析**：推文通常包含时间戳，我们可以利用这些信息分析灾害发生前后推文的频率变化，或者找出特定时间段内的热点话题。 4. **情感分析...

评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：159KB 上传时间：2021-04-19

Project5_Openfoodfacts 4. **数据探索**：利用`pandas`的`head()`, `describe()`, `value_counts()`等方法，对数据进行初步统计分析，理解数据的基本特征。 5. **数据可视化**：通过`matplotlib`或`seaborn`库，我们可以创建图表，直观...

评级：0 浏览量：34 收藏量：1 资源大小：71KB 上传时间：2021-03-13

School_District_Analysis 2. **数据探索**：使用Jupyter Notebook，我们可以利用`head()`, `describe()`, `value_counts()`等函数快速查看数据概览。同时，通过matplotlib或seaborn库绘制直方图、散点图、箱线图等，以理解各变量的分布和关联...

评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：477KB 上传时间：2021-04-08

Pandas_Exercise_Occupation.rar 对于分类变量，我们可以检查其唯一值的数量和分布，使用`value_counts()`函数。对于数值变量，我们可能需要进行数据可视化，比如使用matplotlib或seaborn库绘制直方图、箱线图，以揭示数据的分布特征。 接下来，...

评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2023-08-20

csv_Foundations_CVSCSV数据文件_python_analytics_ 8. 8csv_reader_counts_for_multiple_files.py：这个脚本可能用于计算不同文件中某些值或类别的计数。pandas的`value_counts()`函数可以轻松完成这项任务。 9. 4csv_reader_value_in_set.py：这个脚本可能用于检查...

评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2021-10-03

color-histo.rar_color_color histogram figure, bar(counts_H(:,2)), title('Hue Channel Histogram'); ``` 总结来说，颜色直方图是分析图像颜色特征的重要手段，MATLAB提供了一系列函数来支持直方图的计算和可视化。通过对颜色直方图的理解和应用，我们...

评级：0 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-09-23

code.rar_Python_ `sql_value_counts.py`文件可能用于统计不同特征的频次，这是数据探索和理解数据分布的关键步骤。它可能使用了SQL查询来计算每个特征的唯一值出现的次数，这对于理解数据的特性以及选择合适的模型和参数很有帮助。 ...

评级：0 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2021-08-10

Amazon_Vine_Analysis 2. **探索性数据分析**：使用 `describe()` 函数查看数据统计摘要，包括平均值、中位数、标准差等，以及使用 `value_counts()` 分析分类变量的分布。我们还可以通过 `groupby()` 功能按产品类别或用户属性进行分组...

评级：0 浏览量：11 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2021-04-18

Python读取Excel一列并计算所有对象出现次数的方法 pandas库的`read_excel`函数用于读取数据，`value_counts`用于统计列中元素的出现次数，而collections库的Counter类则提供了灵活的计数功能。根据实际需求，可以选择合适的方法来实现数据的统计分析。无论是进行学术...

评级：5 浏览量：10478 收藏量：13 资源大小：37KB 上传时间：2020-09-16

King_County_House_Sales df['waterfront'].value_counts() ``` 为了更直观地理解数据，我们可以绘制各种图表。例如，我们可以用散点图表示房屋面积（'sqft_living'）与售价的关系，以及箱线图展示不同卧室数量对房价的影响： ```python ...

评级：0 浏览量：87 收藏量：0 资源大小：33KB 上传时间：2021-03-16

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日 month_counts = data['stop_datetime'].dt.month.value_counts() ``` 这样，`year_counts`和`month_counts`就分别包含了每年和每月的事件数量。 此外，提取年、月、日等日期信息也非常直观，只需访问`.dt.year`、`...

评级：0 浏览量：5174 收藏量：1 资源大小：83KB 上传时间：2020-09-19

data_cleaning_scitech.pdf 包括如何计算中位数（np.median）、均值（mean）、标准差（std），众数（mode），以及如何使用map函数对Series对象中的数据进行大小写转换，以及使用value_counts方法统计频数等。DataFrame对象的详细信息可以通过...

评级：0 浏览量：253 收藏量：0 资源大小：300KB 上传时间：2021-05-22

exam_20230614 第一次模拟题.pdf - 使用`value_counts()`方法统计'year'列中各数值出现的次数，如计算2020年的公司数量。 - 使用条件运算符`(YearMax == 2020).sum()`计算'Stkcd'分组中'year'最大值为2020的组数。 5. **数据清洗**： - 数据清理...

评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：564KB 上传时间：2023-06-21

Practica_Laboratorio：Trabajos_dataSet 此外，还可以使用`value_counts()`来计算分类变量的频数。 在Jupyter Notebook中，数据可视化是另一个重要的方面。Python的Matplotlib和Seaborn库提供了丰富的图形选项，如直方图、散点图、箱线图等，用于探索数据...

评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：860KB 上传时间：2021-02-11

全方位解读pandas库.pdf pandas 库提供了多种方法来实现数据分类和汇总，例如使用 `value_counts()` 函数来查看某一列的值的分布情况： ``` >>> nba["team_id"].value_counts() ``` 数据可视化 在数据分析中，数据可视化是非常重要的一步...

评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：1.1MB 上传时间：2023-04-05

Customer-retention-project_EDA 接着，我们可以使用`value_counts()`来查看类别变量的分布，以及`corr()`来计算变量间的相关性。 在客户保留分析中，时间序列分析也常常被用到，例如，我们可能需要分析客户的活跃周期，找出客户流失的高峰期。此外...

评级：0 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：1.31MB 上传时间：2021-03-07

大乐透计算历年平均值，给出推荐号码 4. 分析频率，可以使用`value_counts()`函数，如`front_freq = data['前区号码'].value_counts(normalize=True)`和`back_freq = data['后区号码'].value_counts(normalize=True)`。 5. 根据平均值和频率生成推荐号码...

评级：0 浏览量：233 收藏量：2 资源大小：3.59MB 上传时间：2023-07-17

data_analysis_course:通过数据分析课程时解决的任务和项目 Read_csv，重命名，groupby，agg，查询，sort_values，idxmax，idxmin，value_counts，数据透视方法用于探索性数据分析。 酒店预订-通过Pandas进行酒店预订分析。 Read_csv，信息，重命名，gro

评级：0 浏览量：107 收藏量：0 资源大小：4.92MB 上传时间：2021-03-15

利用Python中的pandas库对cdn日志进行分析详解 7. **TOP Referer统计**：同样使用`value_counts()`函数统计Referer出现的频率，并筛选出前10个最频繁出现的Referer。 8. **TOP User-Agent统计**：统计User-Agent出现的频率，并筛选出前10个最频繁出现的User-Agent...

评级：0 浏览量：170 收藏量：0 资源大小：77KB 上传时间：2020-09-21

Datathon_Polar_Star:提交数据 - `corr()`函数计算变量之间的相关性，`value_counts()`统计类别出现的频率。 5. **数据可视化**： - Jupyter Notebook与matplotlib和seaborn库结合，可以创建各种图表，如直方图、散点图、线图和箱型图。例如，`...

评级：0 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：111KB 上传时间：2021-03-15

python，爬取电商平台手机评论并保存为excel，用python进行数据分析并展示图片 location_freq = comments_df['位置'].value_counts().to_dict() print(location_freq) wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simkai.ttf')....

评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：589KB 上传时间：2024-06-01

pandas常用api1 获取所有类别的列表，可以对`value_counts()`的结果再次处理，如`labels = [label for label, count in df.label.value_counts().items()]`。 最后，获取DataFrame的所有列名，可以使用列表推导式，例如`columns = ...

评级：0 浏览量：84 收藏量：0 资源大小：236KB 上传时间：2022-08-04

04. 代码_模拟数据/建立pvuv_ unique_visitors = df['user_id'].value_counts(normalize=True, sort=False).sum() # 计算PV page_views = df.shape[0] ``` 此外，我们还可以通过添加额外的复杂性来使模拟更接近实际情况，比如模拟用户会话、...

评级：0 浏览量：94 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2021-10-01

pandas_challenge:与熊猫合作操纵手机游戏数据，以分析有关性别，年龄和购买的用户趋势 purchase_counts = data['user_id'].value_counts() purchase_counts.sort_values(ascending=False, inplace=True) print(purchase_counts.head()) ``` 最后，我们可能需要进行更复杂的分析，例如关联规则挖掘，找...

评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：16KB 上传时间：2021-04-12

机器学习数据分析方法.pdf - 使用`value_counts()`配合`plot()`函数，如`traindata.dtypes.value_counts().plot(kind="barh")`，可以创建柱状图，直观展示数据类型分布。 6. **处理缺失值**： - 数据中可能存在缺失值，通常需要通过填充...

评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：408KB 上传时间：2022-12-23

个简单的示例代码，假设你想统计每个等级（如A、B、C等）的学生人数 按等级统计学生成绩 确保你已经安装了 pandas 和 openpyxl（用于处理 Excel 文件的扩展库）。...使用 value_counts() 方法统计每个等级的学生人数。 打印结果： 将生成的模拟数据和统计结果打印输出，以便查看和验证。

评级：0 浏览量：35 收藏量：0 资源大小：6KB 上传时间：2024-06-14

python wxpy统计好友地理位置实例有详细注解，适合新手一看就懂 city_counts = df['Address'].apply(lambda x: x.split(',')[-1]).value_counts()[:10] print(city_counts) # 可视化结果 plt.figure(figsize=(10, 6)) city_counts.plot(kind='bar') plt.title('好友地理位置分布'...

评级：0 浏览量：26 收藏量：0 资源大小：774B 上传时间：2024-02-02

南京市poi数据，格式为shape文件压缩包 category_counts = gdf['类别'].value_counts() print(category_counts) ``` 处理这些数据可以用于各种应用，如城市规划、交通分析、商业选址、旅游指南等。例如，通过聚合分析可以找出南京市的餐饮热点区域，或者...

评级：0 浏览量：169 收藏量：1 资源大小：1.36MB 上传时间：2023-08-09

fink_java_ public void flatMap(String value, Collector, Integer>> out) { // 使用空格分隔单词 String[] words = value.split("\\s+"); for (String word : words) { out.collect(new Tuple2(word, 1)); } } } } ``...

评级：0 浏览量：125 收藏量：0 资源大小：3.97MB 上传时间：2021-10-03

School_District_Analysis:训练营单元4。熊猫 对于分类变量，我们可以计算频数（`value_counts()`）来理解各类别出现的频率。此外，`corr()`函数用于计算变量之间的相关性，这对于识别影响学区质量的因素很有帮助。 接下来，我们可以利用Pandas进行数据切片和...

评级：0 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：467KB 上传时间：2021-03-11

Python项目开发实战_数据分析UFO长啥样_编程案例解析实例详解课程教程.pdf 接着，可以使用`value_counts()`函数计算每个形状出现的频次，`groupby()`函数结合聚合函数来统计按州和年份划分的目击事件次数。最后，通过`heatmap`函数绘制热力图。 在完成分析后，我们可以得出一些初步结论，并...

评级：0 浏览量：72 收藏量：0 资源大小：1.22MB 上传时间：2023-03-30

python 数据分析usagov_bitly_data2012-03-16-1331923249.txt.zip 还可以通过`value_counts()`查看各列的唯一值和频数。对于时间序列数据，可以使用`resample()`进行时间频率的转换和聚合。 4. **数据可视化**：Matplotlib和Seaborn库用于数据可视化，帮助我们更好地理解数据分布和...

评级：0 浏览量：121 收藏量：0 资源大小：251KB 上传时间：2021-12-24

python 自动办公- excel处理实例（筛选成绩总分大于等于分的记录）.zip score_counts = filtered_df['Total_Score'].value_counts(bins=10) ``` 而要将筛选后的数据保存回Excel，可以使用`to_excel()`方法： ```python # 保存筛选后的数据到新的Excel文件 filtered_df.to_excel(...

评级：0 浏览量：24 收藏量：0 资源大小：19KB 上传时间：2024-02-06

PANDS_Project_2021:Fisher虹膜数据集分析存储库 2. **数据探索**：通过描述性统计量（如均值、中位数、标准差）以及Pandas的内置函数和图形工具（如`head()`, `describe()`, `value_counts()`等）来理解数据分布和特征间的关系。 3. **数据可视化**：利用...

评级：0 浏览量：90 收藏量：0 资源大小：418KB 上传时间：2021-04-06