将字典转换为DataFrame并进行频次统计的方法

时间:2021-05-22

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 pda={'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 three0 A B C1 A B B2 B C A3 C C A4 C A B5 A A B6 B C B7 B B A8 A C C9 A A D

频次统计如表格:

one tao threecount 10 10 10unique 3 3 4top A C Bfreq 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。

声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。

相关文章