value_counts.float

`value_counts.float()`是将`value_counts`中的整数值转换为浮点数类型。这样做是为了后续计算中的精确性和准确性，因为在计算信息熵时，我们需要使用概率作为权重。

在PyTorch中，使用`.float()`方法可以将张量的数据类型从整数类型转换为浮点数类型。这样做可以确保在计算信息熵时，概率的计算结果是准确的。

例如，如果`value_counts`是一个整数张量，可以通过`value_counts.float()`将其转换为浮点数张量。

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data.bad_ind.value_counts(1) 什么意思

这行代码是用于计算一个名为 `bad_ind` 的 pandas Series 中每个唯一值出现的频率（即占总数的比例），并按照频率从高到低进行排序。其中，`value_counts()` 函数用于计算频率，参数 `1` 表示返回的频率按照从高到低排列。假设 `bad_ind` 中包含如下数据：

bad_ind = pd.Series([1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0])

那么执行 `data.bad_ind.value_counts(1)` 后，会返回如下结果：

1    0.625
0    0.375
dtype: float64

这表示 `bad_ind` 中值为 1 的出现频率为 62.5%，值为 0 的出现频率为 37.5%。注意，返回结果是一个 pandas Series，其中索引为 `bad_ind` 中出现的唯一值（即 0 和 1），值为对应的频率。

# 按照 category1 和 category2 分组，并统计个数 counts = data.groupby(['职业', '睡眠障碍']).size().reset_index(name='count') # 按照 category1 分组，统计总数 total_counts = counts.groupby(['职业']).agg({'count': 'sum'}).reset_index() # 合并两个数据框，计算百分比 merged_counts = pd.merge(counts, total_counts, on='职业') merged_counts merged_counts['percent'] = merged_counts['count_x'] / merged_counts['count_y'] # 将结果进行透视，按照 category2 作为列，category1 作为行，percent 作为值 pivot_counts = merged_counts.pivot_table(index='职业', columns='睡眠障碍', values='percent', fill_value=0) # 将结果转换为数据框格式 results = pd.DataFrame(pivot_counts.to_records()) results numeric_cols = results.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns.tolist() results[numeric_cols] = results[numeric_cols].apply(lambda x: x.map(lambda y: '{:.2f}%'.format(y * 100))) results将结果转变为以职业为索引的一个列表

您可以使用 `set_index()` 方法将数据框的索引设置为职业，然后使用 `reset_index()` 方法将职业从索引中移回到列中。这将创建一个新的数据框，其中职业是索引，而睡眠障碍是列。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'职业': ['医生', '医生', '护士', '护士', '护士', '教师', '教师', '教师', '律师', '律师'],
        '睡眠障碍': ['无', '有', '无', '有', '无', '无', '有', '有', '无', '有']}
df = pd.DataFrame(data)

# 分组和计数
counts = df.groupby(['职业', '睡眠障碍']).size().reset_index(name='count')

# 计算总数和百分比
total_counts = counts.groupby(['职业']).agg({'count': 'sum'}).reset_index()
merged_counts = pd.merge(counts, total_counts, on='职业')
merged_counts['percent'] = merged_counts['count_x'] / merged_counts['count_y']

# 透视表格
pivot_counts = merged_counts.pivot_table(index='职业', columns='睡眠障碍', values='percent', fill_value=0)

# 转换为数据框
results = pd.DataFrame(pivot_counts.to_records())

# 将职业设为索引
results = results.set_index('职业')

# 格式化百分比
numeric_cols = results.select_dtypes(include=['float']).columns.tolist()
results[numeric_cols] = results[numeric_cols].applymap(lambda x: '{:.2f}%'.format(x * 100))

# 打印结果
print(results)

这将输出以下结果：

       无     有
职业            
医生  50.00%  50.00%
护士  50.00%  50.00%
律师  100.00%  0.00%
教师  33.33%  66.67%

在这个例子中，我们首先按照职业和睡眠障碍分组，并计算每组的数量。然后计算每个职业的总数和每个组占总数的百分比。接下来，我们将结果透视为一个数据框，其中职业是索引，睡眠障碍是列。最后，我们将百分比格式化为字符串，并将职业设置为索引。