将字典转换为DataFrame并进行频次统计 将字典转换为DataFrame并进行频次统计的方法
水之魂2018 人气:0想了解将字典转换为DataFrame并进行频次统计的方法的相关内容吗,水之魂2018在本文为您仔细讲解将字典转换为DataFrame并进行频次统计的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:字典转换为DataFrame,下面大家一起来学习吧。
首先将一个字典转化为DataFrame,然后以DataFrame中的列进行频次统计。
代码如下:
import pandas as pd a={'one':['A','A','B','C','C','A','B','B','A','A'], 'tao':['B','B','C','C','A','A','C','B','C','A'], 'three':['C','B','A','A','B','B','B','A','C','D']} b=pd.DataFrame(a) b.describe()
b是转换后DataFrame,显示如表格:
one tao three 0 A B C 1 A B B 2 B C A 3 C C A 4 C A B 5 A A B 6 B C B 7 B B A 8 A C C 9 A A D
频次统计如表格:
one tao three count 10 10 10 unique 3 3 4 top A C B freq 5 4 4
其中count是总共变量数量,unique是每列有几个变量,top是频次最高的那个变量,freq是频次最高变量出现的频次。
以上这篇将字典转换为DataFrame并进行频次统计的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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