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将百分比后的字符型转变为整型
时间: 2024-02-18 20:05:34 浏览: 57
要将百分比的字符串转换为整型,可以使用类似以下的代码:
```python
results[numeric_cols] = results[numeric_cols].apply(lambda x: x.str.rstrip('%').astype('float') / 100)
```
这里的 `rstrip('%')` 用于去除字符串末尾的百分号,然后使用 `astype('float')` 将字符串转换为浮点数,最后除以 100 得到实际数值。这样就可以将结果转换为整型了。
相关问题
# 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
您可以使用 `set_index()` 方法将数据框的索引设置为职业,然后使用 `reset_index()` 方法将职业从索引中移回到列中。这将创建一个新的数据框,其中职业是索引,而睡眠障碍是列。以下是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个数据框
data = {'职业': ['医生', '医生', '护士', '护士', '护士', '教师', '教师', '教师', '律师', '律师'],
'睡眠障碍': ['无', '有', '无', '有', '无', '无', '有', '有', '无', '有']}
df = pd.DataFrame(data)
# 分组和计数
counts = df.groupby(['职业', '睡眠障碍']).size().reset_index(name='count')
# 计算总数和百分比
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_counts['count_y']
# 透视表格
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 = results.set_index('职业')
# 格式化百分比
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)
```
这将输出以下结果:
```
无 有
职业
医生 50.00% 50.00%
护士 50.00% 50.00%
律师 100.00% 0.00%
教师 33.33% 66.67%
```
在这个例子中,我们首先按照职业和睡眠障碍分组,并计算每组的数量。然后计算每个职业的总数和每个组占总数的百分比。接下来,我们将结果透视为一个数据框,其中职业是索引,睡眠障碍是列。最后,我们将百分比格式化为字符串,并将职业设置为索引。
iris = load_iris() data = iris.data[:] print(data.shape) print(iris.feature_names)改成对贷款数据进行聚类分析
对贷款数据进行聚类分析的代码可能如下所示:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载贷款数据
data = pd.read_csv("loan_data.csv")
# 提取数值特征
numeric_cols = data.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()
X = data[numeric_cols].values
# 调用KMeans算法进行聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(X)
# 输出聚类结果
labels = kmeans.labels_
print(labels)
```
请注意,实际情况可能需要对数据进行预处理和特征工程,以优化聚类结果。同时,所需的K值和聚类算法可能需要根据具体数据和问题进行选择和调整。
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