Series.value_counts(normalize = True,dropna = False)方法。
时间: 2023-06-14 17:06:06 浏览: 72
Series.value_counts(normalize=True, dropna=False)是一个 Pandas 库中的方法,用于计算 Series 中每个唯一值的出现次数,并返回一个新的 Series,其中包含每个唯一值的计数和其在原始 Series 中的比例。
参数 normalize 设置为 True,表示返回的计数结果将被规范化,即转换为百分比形式。参数 dropna 设置为 False,表示返回结果中将包含 NaN 值的计数。
例如,假设有一个名为 s 的 Series 包含以下值:
```
s = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, np.nan])
```
则通过调用 s.value_counts(normalize=True, dropna=False),将会得到以下结果:
```
3.0 42.857143
2.0 28.571429
1.0 14.285714
NaN 14.285714
dtype: float64
```
其中,每个唯一值的计数和其占比分别为:3.0(3 次,占比 42.86%)、2.0(2 次,占比 28.57%)、1.0(1 次,占比 14.29%)和 NaN(1 次,占比 14.29%)。
相关问题
print("Percentage of females who survived:", train["Survived"][train["Sex"] == 'female'].value_counts(normalize = True)[1]*100)
这行代码的作用是计算在训练数据集中,女性幸存者所占的比例。具体来说,代码分为几个部分:
1. train["Survived"][train["Sex"] == 'female']:这个部分是一个筛选操作,用于选出训练数据集中所有性别为女性的样本,并且获取这些样本在Survived这一列上的取值。
2. value_counts(normalize = True)[1]:这个部分是用于计算这些女性幸存者在Survived这一列上,取值为1的样本所占的比例。其中,value_counts(normalize = True)表示对选中的样本进行计数,并且将每个取值所占的比例计算出来。[1]则表示取出这个Series中的第二个元素,也就是取值为1的样本所占的比例。
3. 最后将上述比例乘以100,即可得到女性幸存者所占的百分比。
value_counts(normalize=true)
value_counts(normalize=true)是pandas中的一个函数,用于计算一个Series中每个唯一值出现的频率,并返回一个新的Series,其中每个唯一值都是索引,其对应的值是该唯一值在原始Series中出现的频率。normalize=true表示返回的频率值将被归一化,即将每个频率值除以总数,以便得到一个百分比。