在pandas中如何在一个column里只有male和female两种选项,另一个column里有1到5的数字随机分配,如何得到在1到5这5个等级中male和female分别的数量是多少,并做出一个新的dataframe
时间: 2023-07-16 20:16:38 浏览: 21
可以使用pandas的groupby函数来实现。
首先,假设你的DataFrame名字为df,其中包含两个列,一个是gender,另一个是rating,gender列只包含male和female两种选项,rating列包含1到5的数字随机分配。可以按照如下方式计算每个等级下male和female的数量:
```
gender_count = df.groupby(['rating','gender']).size().unstack()
```
这将返回一个新的DataFrame,其中每一行表示一个等级,每一列表示一个性别。值表示该等级下该性别的数量。可以使用fillna函数将NaN值替换为0:
```
gender_count = gender_count.fillna(0)
```
最后,你可以根据需要创建一个新的DataFrame:
```
new_df = pd.DataFrame({'male': gender_count['male'], 'female': gender_count['female']})
```
这将创建一个新的DataFrame,其中包含两列,一个是male,另一个是female,分别对应于每个等级下的男性和女性数量。
相关问题
在python的pandas中What is ratio between 'Female' and 'Male' in the column 'Gender' (Female/Male)
假设您有一个名为 `df` 的 Pandas 数据框,其中包含一个名为 `Gender` 的列,其中包含 'Female' 和 'Male' 两个值,以下是计算 'Female' 和 'Male' 比例的代码:
``` python
female_count = df['Gender'].value_counts()['Female']
male_count = df['Gender'].value_counts()['Male']
ratio = female_count / male_count
print(ratio)
```
其中,`value_counts()` 方法将计算每个值的出现次数,并返回一个包含值计数的 Pandas Series 对象。然后,我们可以使用索引访问 'Female' 和 'Male' 的计数,并将它们除以彼此以获得比率。
column在python中
在 Python 中,column 一般指代表数据表中的列(column)。可以使用 Pandas 库来处理数据表,其中 DataFrame 是 Pandas 中最常用的数据类型,类似于 Excel 表格。在 DataFrame 中,每一列都可以看作是一个 column,可以通过 DataFrame 的列名来访问某一列的数据。例如:
```python
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}
df = pd.DataFrame(data)
# 访问 'Name' 列
name_column = df['Name']
print(name_column)
# 添加新的列
df['Gender'] = ['Female', 'Male', 'Male', 'Male']
print(df)
```
输出结果如下:
```
0 Alice
1 Bob
2 Charlie
3 David
Name: Name, dtype: object
Name Age City Gender
0 Alice 25 Beijing Female
1 Bob 30 Shanghai Male
2 Charlie 35 Guangzhou Male
3 David 40 Shenzhen Male
```
其中,第一段代码访问了 DataFrame 的 'Name' 列,第二段代码添加了一个新的 'Gender' 列。