python pandas统计一列词频出现的概率并放在新列中
时间: 2024-01-09 07:03:14 浏览: 39
可以使用 Pandas 的 value_counts() 方法来统计一列中每个元素出现的次数,然后再除以总数得到每个元素出现的概率。最后,将计算出的概率放在一个新列中即可。
下面是一个示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = pd.DataFrame({'words': ['apple', 'banana', 'apple', 'cherry', 'banana', 'apple']})
# 统计词频并计算概率
counts = data['words'].value_counts(normalize=True)
probabilities = data['words'].map(counts)
# 将计算出的概率放在新列中
data['probabilities'] = probabilities
# 打印结果
print(data)
```
输出结果为:
```
words probabilities
0 apple 0.500000
1 banana 0.333333
2 apple 0.500000
3 cherry 0.166667
4 banana 0.333333
5 apple 0.500000
```
其中,probabilities 列就是每个单词在数据集中出现的概率。
相关问题
python pandas 统计各列空值
可以使用Pandas中的isnull()和sum()方法来统计各列空值的个数。具体实现方法如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [5, np.nan, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, np.nan]
})
# 统计各列空值的个数
null_count = df.isnull().sum()
# 输出结果
print(null_count)
```
运行结果为:
```
A 1
B 1
C 1
dtype: int64
```
可以看到,输出结果中每一列的空值个数都被统计出来了。
pandas 统计一列中各元素的出现次数
可以使用 Pandas 的 value_counts() 方法统计一列中各元素的出现次数。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件并转换为 DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
# 统计一列中各元素的出现次数
counts = df['column_name'].value_counts()
# 输出结果
print(counts)
```
其中,'data.csv' 是待处理的 CSV 文件,'column_name' 是需要统计的列名。输出结果将会显示每个元素出现的次数。
需要注意的是,value_counts() 方法将会对一列中的元素进行统计,因此不需要使用 groupby() 方法。
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