将字典转换为DataFrame并进行频次统计的方法
技术  /  管理员 发布于 7年前   358
首先将一个字典转化为DataFrame,然后以DataFrame中的列进行频次统计。
代码如下:
import pandas as pda={'one':['A','A','B','C','C','A','B','B','A','A'], 'tao':['B','B','C','C','A','A','C','B','C','A'], 'three':['C','B','A','A','B','B','B','A','C','D']}b=pd.DataFrame(a)b.describe()
b是转换后DataFrame,显示如表格:
one tao three0 A B C1 A B B2 B C A3 C C A4 C A B5 A A B6 B C B7 B B A8 A C C9 A A D
频次统计如表格:
one tao threecount 10 10 10unique 3 3 4top A C Bfreq 5 4 4
其中count是总共变量数量,unique是每列有几个变量,top是频次最高的那个变量,freq是频次最高变量出现的频次。
以上这篇将字典转换为DataFrame并进行频次统计的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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