data.value_counts().to_list()

时间: 2024-04-24 13:24:37 浏览: 7
回答: 如果你想将数据集中的值进行计数并以列表形式返回，你可以使用`data.value_counts().to_list()`这行代码。这行代码会对数据集中的每个值进行计数，并将结果以列表形式返回。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* [Python实用操作（一）](https://blog.csdn.net/weixin_46499669/article/details/127446008)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [python：pandas数值统计，.value_counts()的用法，全DataFrame数据计数](https://blog.csdn.net/qq_35591253/article/details/115639032)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Python 数据分析函数汇总](https://blog.csdn.net/weixin_44241793/article/details/126280437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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pandas计数 value_counts()的使用

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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
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arg.rar_The Number_nargin

In particular, ARGS is a demonstration of the NARGIN function, which counts command line arguments and the VARARGIN function, which allows the user to specify that a routine has a variable number of ...

adderLength_data = data[data["adderLength"]<=25.035]["adderLength"].value_counts().sort_index() adderLength2_c = ( Bar({"theme": ThemeType.MACARONS}) .add_xaxis([round(i,2) for i in adderLength_data.index.tolist()]) .add_yaxis("骑行距离",adderLength_data.values.tolist()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="骑行距离分布图")) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) )显示NameError: name 'ThemeType' is not defined怎么解决

adderLength_data = data[data["adderLength"]<=25.035]["adderLength"].value_counts().sort_index() adderLength2_c = ( Bar({"theme": ThemeType.MACARONS}) # 使用 ThemeType.MACARONS .add_xaxis([round(i,2...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #数据预处理 data = pd.read_csv('icpc-full.csv') #去除多余数据 data = data.drop(['Date','Host','City','Venue','Team','Contestant 1','Contestant 2','Contestant 3','Score','Total'],axis = 1) #排名前10 topteam = data[data['Rank'] < 10 ] cpteam = topteam[data['Rank'] <3] winner = cpteam['University'].value_counts().to_dict() print('dasdsadasd') #计数 good = topteam['University'].value_counts().to_dict() #截取前十 top10 = dict(sorted(good.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]) top3 = dict(sorted(winner.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]) # 绘制柱状图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) ax.bar(range(len(top10)), list(top10.values()), align='center', color='cyan', label='Top 10 universities') ax.bar(range(len(top3)), list(top3.values()), align='center', color='springgreen', label='Top 3 universities') ax.set_xticks(range(len(top10))) ax.set_xticklabels(list(top10.keys())) ax.legend() plt.show()

3. 在第14行中，winner = cpteam['University'].value_counts().to_dict()可能会出现KeyError的错误，因为有些大学可能没有获得前3名，需要先将这些大学从topteam中筛选出来，即winner = cpteam[cpteam['...

解释这段代码import pyecharts pyecharts.globals._WarningControl.ShowWarning = False import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line import pandas as pd pf = pd.read_csv("global_data.csv",error_bad_lines=False) y = pf['票房'].value_counts().index.tolist() x = pf['国家'].value_counts().index.tolist() line = ( Line() .add_xaxis(x[0:6]) .add_yaxis("", y[0:6]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="票房排名")) ) line.render_notebook()

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# 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

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...

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num = list(data['名称'].value_counts()) data = [(i, str(j)) for i, j in zip(words, num)] return data data = process_data(total_data) # 绘制词云图 wordcloud = (WordCloud() .add(series_name="名称...

import pandas as pd from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts # 读取数据 data = pd.read_csv('东京购物清除暂无评分后的表格.csv') # 统计第二列数据的出现次数 count1 = data['score'].value_counts() # 生成第一个饼图 pie1 = Pie() pie1.add("个", [list(z) for z in zip(count1.index.tolist(), count1.values.tolist())]) pie1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) pie1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="购物评分数量统计饼图")) # 保存成网页形式 pie1.render("日本购物饼图.html")把这个饼图变为环形图，且加上百分比

count1 = data['score'].value_counts() # 生成第一个环形图 pie1 = Pie() pie1.add( "个", [list(z) for z in zip(count1.index.tolist(), count1.values.tolist())], radius=["40%", "55%"] # 设置内外半径 ) ...

counts = pd.cut(data_new_drop2['CERT_AGE'],[0,7,12,16,18,45,100],right=False) #展示价格分布区间 count_price = pd.value_counts(counts) print(count_price) count_price.plot.bar(count_price,list) plt.title('年龄比例分析图') plt.ylabel('人数（人）') plt.xlabel('区间')这段代码如何让其显示柱形图数值

count_price = pd.value_counts(counts) count_price.plot.bar(count_price,list) plt.title('年龄比例分析图') plt.ylabel('人数（人）') plt.xlabel('区间') for i in range(len(count_price)): plt.text(i, ...

import csv import pandas as pd data=pd.read_csv('data.csv') year = data.groupby('上映')['电影名'].count() year #或者用year = data['上影时间'].value_counts() import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line #注意缩进问题 c = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.CHALK)) .add_xaxis(list(year.index)) .set_global_opts( yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), ), ) .add_yaxis( series_name="电影数量", y_axis=Year['电影数量'], symbol="emptyCircle", is_symbol_show=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color="red"), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[opts.MarkPointItem(type_="max",name="最大值")] ) ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="1982-2022年电影数量总和")) ) c.render_notebook()该代码折线图，请修改代码中存在问题，将 折线图显现出来并在折线图上展现数据

.add_xaxis(list(year.index)) .set_global_opts( yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), ), title_opts=opts.TitleOpts(title="1982-2022年电影数量...

variables = ['hypertension', 'heart_disease', 'diabetes'] for variable in variables: counts = df[variable].value_counts() # 获取各个取值的计数 labels = counts.index.tolist() # 取值作为标签 data = counts.values.tolist() # 计数作为数据 plt.pie(data, labels=labels) plt.title(variable) # 添加标题 sns.set() plt.colors=['purple','green'] plt.show() 颜色怎么画

data = counts.values.tolist() # 计数作为数据 plt.pie(data, labels=labels, colors=colors) # 指定颜色 plt.title(variable) # 添加标题 plt.show() 在这个示例中，我们定义了一个colors列表，其中...

from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=5,n_jobs=-1,random_state=1234) # 模型训练 kmeans_fit = kmeans.fit(data_scale) # 聚类中心 kmeans_cluster = kmeans_fit.cluster_centers_ print('聚类中心为\n',kmeans_fit.cluster_centers_) # 聚类后样本的类别标签 kmeans_label = kmeans_fit.labels_ print('聚类后样本标签为\n',kmeans_fit.labels_) # 聚类后各个类别数目 r1 = pd.Series(kmeans_label).value_counts() print('聚类后各个类别数目\n',r1) # 输出聚类分群结果 cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_cluster,columns=['ZL','ZR','ZF','ZM','ZC']) cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_label).drop_duplicates().iloc[:,0] cluster = pd.concat([r1,cluster_center],axis=1) # 修改第一列列名 list_column = list(cluster.columns) list_column[0] = '类别数目' cluster.columns = list_column 将上述代码转换为matlab语言

把Python代码转换为MATLAB代码可以参考以下示例： matlab % 导入sklearn库中的KMeans类 addpath('sklearn.cluster') ...另外，Python中的value_counts()方法在MATLAB中可以使用tabulate()函数实现。

value_counts()返回值提取

如果你使用pandas库的value_counts函数，它会返回一个pandas.Series对象，其中包含每个唯一值的出现次数。你可以使用类似字典的方式来访问这些值。比如，如果counts是由value_counts得到的pandas.Series对象，你可以...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #数据预处理 data = pd.read_csv('icpc-full.csv') #去除多余数据 data = data.drop(['Date','Host','City','Venue','Team','Contestant 1','Contestant 2','Contestant 3','Score','Total'],axis = 1) #排名前15 data1 = data[data['Rank'] <15] #计数 good = data1['University'].value_counts().to_dict() #筛选出排名前十 top_team = good.nlargest(n=10) good_list = [] for University, count in top_team.items(): good_list.append([University, count]) #将字典拆分成两个列表 names = list(top_team.keys()) counts = list(top_team.values()) #绘制 plt.bar(names, counts) #设置图形属性 plt.xlabel('Names') plt.ylabel('Counts') plt.title('Top 10 Name Counts') #显示 p

4. 使用 value_counts() 函数对 data1 中的 University 列进行计数，将结果存储到名为 good 的字典中。 5. 使用 nlargest() 函数从 good 字典中筛选出排名前十的数据，将结果存储到名为 top_team 的变量中。 6. 使用...

import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字，汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字，汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词，并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码，请补全train和test函数

X_test_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_test_counts) y_pred = clf.predict(X_test_tfidf) return y_pred train函数使用MultinomialNB()方法来拟合特征矩阵和标签，返回训练后的分类器clf。 test...

Pie().add('', [i for i in list(zip(list(df['菜系'].unique()), [int(df['菜系'].value_counts()[i]) for i in list(df['菜系'].unique())]))]) .set_global_opts(title_opts=options.TitleOpts(title='菜系构成',pos_left='20%'), legend_opts=options.LegendOpts(type_='scroll',orient='vertical', pos_left='90%')) .set_series_opts(label_opts=options.LabelOpts(formatter='{b}:{c}:{d}%')

其中，df['菜系'].unique() 表示数据集中所有不同的菜系类别，df['菜系'].value_counts()[i] 表示数据集中菜系为 i 的样本数量。最后的 formatter='{b}:{c}:{d}%' 表示标签的格式为“名称：值：占比”。

def run(self): df = self.cleanData(self._df) title_length_average = int(df['标题'].str.len().mean()) print('新闻标题的评价长度为：{}' . format(title_length_average)) counts = df['发布地点'].value_counts() for index, count in counts.items(): print('发布地点：{}，出现次数：{}' . format(index, count)) loc = counts.index.tolist() cnt = counts.tolist()

该方法首先调用 cleanData 方法，对数据进行清洗，然后使用 mean 函数计算新闻标题的平均长度，并将结果打印出来。接着，对发布地点进行计数，并使用 items 函数获取地点和出现次数的列表，将其打印出来。最后...
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The rgnbuilder caller seems to pass short counts, possible often seens early failure, so we may not want to promote this to a std routine just yet.

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