python计算某列数据占比并生成新的一列

在Python中，如果你有一个Pandas DataFrame，并想计算某一列的数据占比并将其作为一个新的列添加到DataFrame中，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要导入`pandas`库，它是处理表格数据的强大工具。

import pandas as pd

2. 然后，假设你的DataFrame名为df，你想计算的列名是'column_name'，你可以用`value_counts()`函数计算该列各值的数量，然后除以总行数得到频率。

data_count = df['column_name'].value_counts(normalize=True)

这里`normalize=True`会让结果变为百分比。

3. 接着，创建一个新的Series，将原列名作为索引，计数结果作为数值。

percentage_series = pd.Series(data_count, index=data_count.index, name='new_column_name')

这里假设新列名是'new_column_name'。

4. 最后，你可以通过`.assign()`方法把新的比例系列加到原始DataFrame的最后：

df = df.assign(new_column_name=percentage_series)

现在，df就有了新的列'new_column_name'，其中包含原列'data_column_name'的占比信息。

相关问题

python统计每一列中空值，然后计算空值在一列中的占比，并以百分数进行输出

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 来实现统计空值的功能，并使用 Python 的格式化字符串来输出占比百分数。

具体实现步骤如下：

1. 导入 pandas 库，读取数据文件并生成 DataFrame 对象。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.DataFrame(data)

2. 使用 `isnull()` 函数统计每一列中的空值数量。

null_count = df.isnull().sum()

3. 计算空值在一列中的占比，并将占比转换为百分数。

null_percentage = null_count / len(df) * 100
null_percentage = ["{:.2f}%".format(x) for x in null_percentage]

4. 输出结果。

for col, count, percentage in zip(df.columns, null_count, null_percentage):
    print("列名：{}，空值数量：{}，空值占比：{}".format(col, count, percentage))

完整代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.DataFrame(data)

null_count = df.isnull().sum()
null_percentage = null_count / len(df) * 100
null_percentage = ["{:.2f}%".format(x) for x in null_percentage]

for col, count, percentage in zip(df.columns, null_count, null_percentage):
    print("列名：{}，空值数量：{}，空值占比：{}".format(col, count, percentage))

其中，'data.csv' 是数据文件的文件名，需要根据实际情况进行修改。

python读取csv文件统计某一列各类的总数并画雷达图

可以使用pandas库读取csv文件，并使用matplotlib库绘制雷达图。具体步骤如下：

1. 导入所需库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from math import pi

2. 读取csv文件

假设csv文件名为data.csv，其中包含多列数据，需要统计第二列（假设为'category'）各类的总数。可以使用pandas库的read_csv函数读取csv文件，并使用value_counts函数统计各类的总数。

df = pd.read_csv('data.csv')
category_counts = df['category'].value_counts()

3. 绘制雷达图

使用matplotlib库的pyplot子模块绘制雷达图。首先需要计算每个类别在总数中的占比。然后，定义雷达图的角度、类别数量、坐标轴范围、坐标轴标签等参数。最后，使用plot函数绘制雷达图。

# 计算每个类别在总数中的占比
total = category_counts.sum()
category_proportions = [count/total for count in category_counts]

# 定义雷达图的角度、类别数量、坐标轴范围、坐标轴标签等参数
angles = [n/float(len(category_counts)) * 2 * pi for n in range(len(category_counts))]
angles += angles[:1]
ax = plt.subplot(111, polar=True)
plt.xticks(angles[:-1], category_counts.index, color='grey', size=8)
ax.set_rlabel_position(0)
plt.yticks([0.25, 0.5, 0.75], ["0.25", "0.5", "0.75"], color="grey", size=7)
plt.ylim(0, 1)

# 使用plot函数绘制雷达图
ax.plot(angles, category_proportions, linewidth=1, linestyle='solid')
ax.fill(angles, category_proportions, 'b', alpha=0.1)
plt.show()

这段代码会生成一个雷达图，其中每个顶点代表一个类别，每条边代表一种类别的占比。雷达图中心表示占比为0，最外围表示占比为1。