pandas value_counts算百分比

Pandas是一个Python库，专门用于处理和分析数据。在Pandas中，value_counts()是一个函数，用于计算数据集中每个唯一值的出现次数。如果我们想要计算这些值的百分比，可以使用normalize参数。normalize默认是False，即返回数据集中每个唯一值的计数。如果将normalize参数设置为True，value_counts()函数将按百分比返回每个唯一值出现的频率，而不是计数。例如，如果我们有一个包含1000个元素的数据集，其中有300个“是”和700个“否”，并且我们运行以下代码：

import pandas as pd

data = ["yes"] * 300 + ["no"] * 700
s = pd.Series(data)

print(s.value_counts(normalize=True))

我们将获得以下输出：

no     0.7
yes    0.3
dtype: float64

这表示“是”占30％，“否”占70％。根据需要，我们还可以将百分比格式化为特定的数字或字符串格式。

相关问题

pandas value_count

pandas 的 value_counts() 函数可以对一个 Series 或者 DataFrame 中每个唯一值出现的次数进行统计。

对于 Series 对象，可以直接调用 value_counts() 函数，例如：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])
print(s.value_counts())

输出结果为：

4    4
3    3
2    2
1    1
dtype: int64

对于 DataFrame 对象，可以指定某一列进行统计，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [2, 2, 2, 3], 'C': [3, 3, 4, 5]})
print(df['B'].value_counts())

输出结果为：

2    3
3    1
Name: B, dtype: int64

此外，value_counts() 函数还支持一些参数，例如 normalize 参数可以指定是否返回出现次数的百分比，sort 参数可以指定是否按照出现次数进行排序。

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。