df.value_counts().sum()

时间: 2024-06-07 13:10:37 浏览: 91
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pandas计数 value_counts()的使用

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这行代码是在统计一个 pandas DataFrame 或 Series 中每个不同值出现的次数，并将它们加起来。其中，`value_counts()` 是 pandas 中的一个函数，用于计算每个唯一值的出现次数。而 `sum()` 函数是将所有计数加起来得到总数。因此，这行代码返回的是 DataFrame 或 Series 中所有唯一值的出现次数之和。
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04. 代码_模拟数据/建立pvuv_

unique_visitors = df['user_id'].value_counts(normalize=True, sort=False).sum() # 计算PV page_views = df.shape[0] 此外，我们还可以通过添加额外的复杂性来使模拟更接近实际情况，比如模拟用户会话、...
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Pandas面试题.pdf

counts = df['column'].value_counts() #### 二、中级使用方法 21. **如何应用函数到DataFrame的列或行？** - 使用.apply()方法： python result = df.apply(function, axis=0) - 其中axis=0...

#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100%-90%概率，90%-80%概率等之间的数量

count = counts.loc[(df['PRED_PROB'] [0]) & (df['PRED_PROB'] > interval[1])].sum() counts_df = counts_df.append({'概率区间': f'{interval[0]*10}% - {interval[1]*10}%', '数量': count}, ignore_index=...

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

male_counts = df.groupby(['籍贯', '性别'])['性别'].apply(lambda x: (x == '男').sum() / len(x)).unstack().fillna(0) 这将返回一个以籍贯为行、以性别为列的数据框，每个单元格表示相应组合的男性比例。...

grouped = df.groupby(pd.cut(df['评分'], bins=bins))['导演'].value_counts()这句代码是什么意思

最后，value_counts()方法会对每个分组内的导演进行计数，并返回一个Series，其中包含每个导演出现的次数。这个Series的索引是导演的名字，值是出现的频数。 注意，groupby方法的结果是一个DataFrameGroupBy对象，...

df_country = df['音乐类型'].str.split(' ',expand = True) ct1 = df_country.apply(pd.value_counts).fillna('0') ct1 = ct1.astype(np.int64) ct1['count'] = ct1.sum(axis = 1) ct1.sort_values('count', ascending = False, inplace = True) ct1['count'].plot.bar(figsize = (12,5), color = 'royalblue', legend = True, width = 0.6)

然后，使用pd.value_counts函数计算每种音乐类型出现的次数，并用fillna('0')将缺失值填充为0。接下来，将结果转换为整数类型(astype(np.int64))，并计算每种音乐类型的总次数并添加到结果中(ct1['count'] = ...

# 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

total_counts = counts.groupby(['职业']).agg({'count': 'sum'}).reset_index() merged_counts = pd.merge(counts, total_counts, on='职业') merged_counts['percent'] = merged_counts['count_x'] / merged_...

帮我改进这个代码，让生成的饼图尺寸更大：# 定义一个函数，用于提取行业代码的第一个字母 def get_industry(x): return x[0] # 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列 df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_industry) # 计算各行业的占比 industry_counts = df['industry'].value_counts() industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum() # 绘制饼图 plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.show()

industry_counts = df['industry'].value_counts() industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum() # 设置 figure 的大小 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) # 绘制饼图 ax.pie(industry_pcts, ...

详细解释以下代码：#3 # 定义一个函数，用于提取行业代码的第一个字母 def get_industry(x): return x[0] # 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列 df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_industry) # 计算各行业的占比 industry_counts = df['industry'].value_counts() industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum() # 设置 figure 的大小 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) # 绘制饼图 plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.show()

其中，value_counts() 函数用于计算各行业的数量，而除以数量总和的操作用于计算占比。 接下来，代码设置了 figure（图形）的大小，并使用 subplots() 函数将其存储在 fig 和 ax 变量中。然后，代码使用 pie() 函数...

count_by_type = df['景区类型'].value_counts() plt.pie(count_by_type.values,labels=count_by_type.index,autopct='%1.1f%%') plt.title('各类型景区的数量') plt.show(),用plt.table1\对以上代码进行修改为可视化表格形式

count_by_type = df['景区类型'].value_counts() total_count = count_by_type.sum() percentages = [count/total_count*100 for count in count_by_type.values] data = {'景区类型': count_by_type.index, '...

df_director = df['表演者'].str.split(' / ', expand=True) drt1 = df_director.apply(pd.value_counts).fillna('0') drt1 = drt1.astype(np.int64) drt1['count'] = drt1.sum(axis=1) drt1.sort_values('count', ascending=False, inplace=True) drt1.drop([0,1], axis=1, inplace=True) drt1.index.name = '表演者' display(drt1[:10])

然后，使用pd.value_counts函数计算每个表演者出现的次数，并用fillna('0')将缺失值填充为0。接下来，将结果转换为整数类型(astype(np.int64))，并计算每个表演者的总次数并添加到结果中(drt1['count'] = drt...

帮我改进这个代码，展示各行业LSR平均值比例饼图：#3 # 定义一个函数，用于提取行业代码的第一个字母 def get_industry(x): return x[0] # 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列 df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_industry) # 计算各行业的占比 industry_counts = df['industry'].value_counts() industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum() # 设置 figure 的大小 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) # 绘制饼图 plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.title('各行业') plt.show()

industry_counts = df['industry'].value_counts() industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum() industry_pcts = industry_pcts.sort_values(ascending=False) # 设置 figure 的大小 fig, ax = plt....

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from decision_tree_classifier import DecisionTreeClassifier from random_forest_classifier import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score #读取数据 df = pd.read_csv('adult.csv',encoding='gbk') df.head() col_names=['age','workclass','fnlwgt','education','educational-num','marital-status','occupation','relationship','race','gender','capital-gain','capital-loss','hours-per-week','native-country','income'] df.columns = col_names categorical = ['workclass','education','marital-status','occupation','relationship','race','gender','native-country','income'] # print(f'分类特征：\n{categorical}') # for var in categorical: # print(df[var].value_counts()) #缺失值处理 df['occupation'].replace('?', np.NaN, inplace=True) df['workclass'].replace('?', np.NaN, inplace=True) df['native-country'].replace('?', np.NaN, inplace=True) df.isnull().sum() df['income'].value_counts() plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] df.isnull().sum() df['workclass'].fillna(df['workclass'].mode()[0], inplace=True) df['occupation'].fillna(df['occupation'].mode()[0], inplace=True) df['native-country'].fillna(df['native-country'].mode()[0], inplace=True) df = pd.get_dummies(df,columns=categorical,drop_first=True) print(df.head()) y = df.loc[:,'income_>50K'] X = np.array(df.loc[:,['age', 'educational-num', 'hours-per-week']]) y = np.array(y) x = np.array(X) y = y.reshape(-1,1) X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1234) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rtree = RandomForestClassifier(n_estimators=100,max_depth=5,max_features=0.2,max_samples=50,random_state=1234) X_train = np.array(X_train) rtree.fit(X_train, y_train) X_test = np.array(X_test) y_pred = rtree.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test,y_pred) print("accuracy={}".format((accuracy)))我这个代码如何更换特征向量

X = np.array(df.loc[:,['age', 'educational-num', 'hours-per-week']]) y = np.array(y) 将 ['age', 'educational-num', 'hours-per-week'] 替换为你想要的特征向量即可。注意要保证特征向量的格式正确，即...

import pandas as pd # #### 读取csv文件，文件路径:/data/exam/13442,文件名为：cs-training.csv data = ________1_______ # #### 查看data的行数和列数 data.__2___ # #### 查看data前10行 data.__3___ # #### 查看表的整体信息 data.__4__ # #### 查看表的均值、中位数等信息 data.__5__ # #### 查看SeriousDlqin2yrs值的分布比例 data__6_ # #### 查看data中所有列的缺失值情况 data.__7___ # #### 把MonthlyIncome根据均值填充 data['MonthlyIncome'] = data['MonthlyIncome'].____8_____ # #### 把age中小于22岁的填充为22岁，大于70岁的填充为70岁 data['age'] = data['age']._____9______ # #### 把NumberOfDependents根据-1填充 data['NumberOfDependents'] = data['NumberOfDependents'].____10_____ # #### 把age进行等宽分箱（包括6个箱子：30以下，30-39，40-49,50-59,60-69,70及以上），产生新列age_box def age_box(df): if df.age<30: return '30以下' elif 30<=df.age<=39: return '30-39' elif 40<=df.age<=49: return '40-49' elif 50<=df.age<=59: return '50-59' elif 60<=df.age<=69: return '60-69' elif 70<=df.age: return '70及以上' data['age_box'] = data.___11____ # #### 把整理好的data导出为data2.csv，不要索引 data.____12_____

print(data['SeriousDlqin2yrs'].value_counts(normalize=True)) # 查看data中所有列的缺失值情况 print(data.isnull().sum()) # 把MonthlyIncome根据均值填充 data['MonthlyIncome'].fillna(data['MonthlyIncome'...

import scorecardpy as sc import pandas as pd import numpy as np # 读取数据文件 df= pd.read_csv('D:\二次营销响应模型样本数据20230605.csv') def Calculate_IV(df,goal): ''' :param df: 要进行计算iv值的数据集 :param goal: 目标变量，取值0和1 :return:所有变量的woe、iv值详情信息 ''' features = list(df.columns) features.remove(goal) #把目标变量去掉，不参与变量的woe和iv计算 good,bad = df[goal].value_counts() #好坏标签，0代表好，1代表坏 Tab = pd.DataFrame() #接收每个变量的计算结果 for feature in features: dataset = df[[feature,goal]] table = pd.pivot_table(dataset,index=[feature],columns=[goal],aggfunc=np.alen, margins=True).fillna(0) table = pd.DataFrame(table) #每个特征分箱的好坏客户分组计数 table['bad%'] = table[1]/table['All'] #坏客户（标签为1）的占比 table['woe'] = np.log((table[0]*bad)/(table[1]*good)) #计算woe table['miv'] = table['woe']*(table[0]/good - table[1]/bad) #计算miv table['IV'] = table['miv'].sum() #计算IV table.insert(0,column='bining', value=table.index) table.insert(0,column='variable', value=feature) Tab = pd.concat([Tab,table]) Tab = Tab.round(decimals=4) return Tab Tab.to_excel('result.xlsx', index=False)。怎么打开这个excel

你可以按照以下步骤打开 result.xlsx 文件： 1. 找到你存放 result.xlsx 文件的文件夹或路径。 ... 3. 如果你的电脑上已经安装了 Microsoft Excel 或其他软件用于打开 .xlsx 文件，打开文件后你就可以查看和编辑文件...

# 读取数据文件 df= pd.read_csv('D:\二次营销响应模型样本数据20230605.csv') def Calculate_IV(df,goal): ''' :param df: 要进行计算iv值的数据集 :param goal: 目标变量，取值0和1 :return:所有变量的woe、iv值详情信息 ''' features = list(df.columns) features.remove(goal) #把目标变量去掉，不参与变量的woe和iv计算 good,bad = df[goal].value_counts() #好坏标签，0代表好，1代表坏 Tab = pd.DataFrame() #接收每个变量的计算结果 for feature in features: dataset = df[[feature,goal]] table = pd.pivot_table(dataset,index=[feature],columns=[goal],aggfunc=np.alen, margins=True).fillna(0) table = pd.DataFrame(table) #每个特征分箱的好坏客户分组计数 table['bad%'] = table[1]/table['All'] #坏客户（标签为1）的占比 table['woe'] = np.log((table[0]*bad)/(table[1]*good)) #计算woe table['miv'] = table['woe']*(table[0]/good - table[1]/bad) #计算miv table['IV'] = table['miv'].sum() #计算IV table.insert(0,column='bining', value=table.index) table.insert(0,column='variable', value=feature) Tab = pd.concat([Tab,table]) Tab = Tab.round(decimals=4) return Tab

这段代码是用来计算IV值的，IV值是用来衡量一个特征对目标变量的影响程度。该函数会遍历数据集中所有特征，对于每一个特征，它会将数据按照该特征分箱，然后计算每个分箱中好坏客户的数量，并计算出每个分箱中坏客户...

解释这个代码def Agg(Feature):     for dataset in [df_train,df_test]:         for feat_1 in ['year','month','WeekOfYear','day']:             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_mean'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].mean()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_median'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].median()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_std'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].std()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_min'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].min()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_max'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].max()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_sum'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].sum()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_range'] = dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_max'] - dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_min']             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_var'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].var()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_skew'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].skew()))             for n in [0.10,0.25,0.75,0.90]:                 dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_quantile_{n}'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].quantile(n)))        feats = ['meantemp'] for feat in feats:             Agg(feat) print('处理删除前的特性: ', df_train.shape) cols = df_train.columns dup = [] for feat_1 in tqdm(cols):     if (feat_1 in dup):         continue     for feat_2 in cols.drop(feat_1):         if (feat_2 in dup):             continue         if (df_train[feat_1].equals(df_train[feat_2])):             df_train.drop(feat_2,inplace=True,axis=1)             dup.append(feat_2) for feat in tqdm(df_test.columns):     if ((len(df_train[feat].value_counts().keys()) == 1) | (len(df_test[feat].value_counts().keys()) == 1)):         df_train.drop(feat,inplace=True,axis=1)         df_test.dr

op(feat,inplace=True,axis=1) 这个代码实现了对特征进行聚合的操作，将每个特征在年、月、周、日等维度上的均值、中位数、标准差、最小值、最大值、求和、极差、方差、偏度、分位数等统计量都计算出来，并且添加到...
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