value_counts().reset_index()

时间: 2024-03-30 10:34:09 浏览: 162
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在 Pandas 中，`value_counts()` 是一个 Series 中的方法，用于统计每个元素出现的次数，并按照出现次数降序排列。例如，`s.value_counts()` 就是统计 Series `s` 中每个元素出现的次数，并按照次数降序排列。 `reset_index()` 是一个 DataFrame 中的方法，用于将 DataFrame 转化为一个新的 DataFrame，新的 DataFrame 包含原 DataFrame 中的所有行和列，并添加一个新的整数索引。例如，`df.reset_index()` 就是将 DataFrame `df` 转化为一个新的 DataFrame，新的 DataFrame 包含原 DataFrame `df` 中的所有行和列，并添加一个新的整数索引。 因此，`value_counts().reset_index()` 就是将一个 Series 中的元素按照出现次数降序排列，并将结果转化为一个新的 DataFrame，新的 DataFrame 包含每个元素和其出现次数，并添加一个新的整数索引。
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qj = pd.DataFrame({'区间':pd.value_counts(cut_750).index,'人数':pd.value_counts(cut_750),'百分比':((pd.value_counts(cut_750))/len).round(3).apply(lambda x: format(x, '.2%'))}).sort_values(by='区间', ...
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Pandas面试题.pdf

pivot = df.pivot_table(values='value', index='index_col', columns='column', aggfunc=np.sum) 20. **如何检查DataFrame中的唯一值和计数？** - 使用.value_counts()： python counts = df['...

解释这串代码df_age_count = df_age.groupby('age_group')['y'].value_counts().unstack(fill_value=0).reset_index()

这段代码的作用是对一个数据框（DataFrame）中的年龄（age）列进行分组，将每个年龄段（age_group）内的客户在某项业务上...最后，使用reset_index()方法将二维表格中的行索引重置为普通列，得到最终结果df_age_count。

df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index()

根据代码的意思，unique.city是一个DataFrame中的一个列，value_counts()函数用于统计该列中每个元素出现的次数，并返回一个Series，然后通过reset_index()函数将Series转换为DataFrame。最终的结果是一个新的...

# 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

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 =...

df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index() 的含义

然后，value_counts() 方法会计算每个唯一值出现的次数，并返回一个新的Series对象，其中索引是城市名，值是对应城市出现的次数。最后，reset_index() 方法将Series转换为DataFrame，并将索引重置为默认的数字...

#统计概率各自出现的次数 df=pd.DataFrame(data_info01) counts=df['PRED_PROB'].value_counts() counts_df=counts.to_frame().reset_index().rename(columns={'index':'概率'，'数量':'count'}) print(counts_df.head(10))优化代码：使之成为统计1-0.9概率，0.9-0.8概率等之间的数量

counts = df['概率区间'].value_counts().sort_index().reset_index() counts.columns = ['概率区间', '数量'] print(counts.head(10)) 这段代码会将概率值分为10个区间，并统计每个区间的数量。输出结果会给...

df= pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv') # 离散化 queens_df= df[df['Column1'] == 'Queens'] queens_df['NO2 AQI']=pd.cut(queens_df['Column8'],bins=[0,25,50,75,100,125,150],labels=['Good','Moderate','SubUnhealthy','Unhealthy','VeryUnhealthy','Hazardous']) # 统计结果并画图 bar_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='bar') bar_plot.figure.savefig('NO2_AQI_bar.png',dpi=300) pie_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='pie') pie_plot.figure.savefig('NO2_AQI_pie.png',dpi=300)根据该代码做出的饼状图与柱状图重合，如何解决，需要正确的代码，加上 queens_df=queens_df.sort_values('NO2 AQI')仍然存在这个问题

queens_df = queens_df.reset_index(drop=True) bar_plot = queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='bar') bar_plot.figure.savefig('NO2_AQI_bar.png', dpi=300) pie_plot = queens_df['NO2 AQI'].value...

survived=data['survived'].value_counts().to_frame().reset_index().rename(columns={'index': 'label', 'survived': 'counts'})

1. data['survived'].value_counts() 统计 data 中 survived 列中每个值出现的次数，返回一个 Pandas Series 对象。 2. .to_frame() 将上一步返回的 Pandas Series 对象转换为 DataFrame 对象，其中每一行...

survived = data['survived'].value_counts().to_frame().reset_index().rename(columns={'index': 'label', 'survived': 'counts'})

1. 使用 pandas 库中的 value_counts() 函数对“幸存者”这一列进行计数，并将结果存储为一个 pandas dataframe 对象。 2. 使用 to_frame() 函数将计数结果转换成 dataframe 对象。 3. 使用 reset_index() 函数将 ...

major_count = df["学校名称"].value_counts().rename_axis("学校名称" ).reset_index(name="专业名称")

我的理解是你想问该代码段的作用是什么。...然后使用 rename_axis() 和 reset_index() 方法来创建一个新的数据帧，列名分别为 "学校名称" 和 "专业名称"。最终得到的数据框包含了每个学校所拥有的专业数量。

代码含义 country_dict = {i.alpha_2: i.alpha_3 for i in pycountry.countries} countries = (pd.DataFrame(df.country.value_counts()).T.drop('NONE', axis=1).rename(columns=country_dict, index={'country': 'count'}) ) print(countries) countries_rank = countries.T.rename_axis('iso_a3').reset_index() countries_rank['count_log'] = np.log(countries_rank['count']) countries_rank['rank'] = countries_rank['count'].rank() print(countries_rank.T)

3. 使用 pandas 库的 rename_axis 和 reset_index 函数将 countries 转置后的行索引命名为 'iso_a3'，并将数据框中的 'count' 列取对数并命名为 'count_log'，将 'count' 列的排名命名为 'rank'，最终得到一个新的...

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...

count = rfm['人群类型'].value_counts().reset_index() count.columns = ['客户类型', '人数'] count['人数占比'] = count['人数']/count['人数'].sum()

这个问题是关于数据分析的，我可以回答。这段代码是在对一个数据集中的“人群类型”列进行计数，并将结果存储在一个名为“count”的数据框中。然后，将数据框的列名更改为“客户类型”和“人数”，并计算每个客户...

分析countries = hist_worldcup[['Winner','Second','Third','Fourth']].apply(pd.value_counts).reset_index().fillna(0) countries['SemiFinal'] = countries['Winner'] + countries['Second']+countries['Third']+countries['Fourth'] countries['Final'] = countries['Winner']+countries['Second']

这是一个数据处理的过程，首先从hist_worldcup数据集中选取了['Winner','Second','Third','Fourth']这四列数据，并使用apply方法结合pd.value_counts方法对每个国家在这四个位置上获得的次数进行统计，并将结果存储...

Year=data['上映'].value_counts().reset_index() Year.rename(columns={"index":"上映年份","上映":"电影数量"},inplace=True) Year.head(100)请修改此串代码，将上映年份以升序的形式排列出来

Year=data['上映'].value_counts().reset_index() Year.rename(columns={"index":"上映年份","上映":"电影数量"},inplace=True) Year = Year.sort_values(by='上映年份') Year.head(100) 这样可以将上映年份...

male_counts = df.groupby('籍贯')['性别']['男'].value_counts().unstack()这段代码如何改进

### 回答1： 这段代码可以改进为： male_counts = df[df['...male_counts = male_counts.reset_index() 综上所述，以上是对给定代码的改进方式。具体改进方法的选择可以根据实际需求和数据集的特点进行调整。

male_counts = df.groupby('籍贯')['性别']['男'].value_counts().unstack()这段代码如何改进成一维数据

male_counts = male_counts[male_counts.index.get_level_values('性别') == '男'].reset_index(drop=True) This will create a one-dimensional series called 'male_counts' with the number of males for ...

# 购买点击率特征 # 统计点击、加购物车、购买、收藏的次数 groups1 = data_user_log.groupby('user_id') temp = groups1['action_type'].value_counts().unstack().reset_index().rename(columns={0:'用户点击',1:'用户加购物车',2:'用户购买',3:'用户收藏'}) temp['用户购买点击率'] = temp['用户购买']/temp['用户点击'] data = pd.merge(data,temp[['user_id','用户购买点击率']],on='user_id',how='left') data.head()

具体来说，代码首先使用 pandas 中的 groupby 函数按照用户 ID 进行分组，然后统计每个用户在每种行为类型上的次数，最后使用 unstack 函数将结果转换为以用户 ID 为索引、行为类型为列的数据框。...

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