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將字典轉(zhuǎn)換為DataFrame并進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)的方法

發(fā)布時(shí)間：2020-08-30 17:15:15 來源：腳本之家 閱讀：332 作者：水之魂2018 欄目：開發(fā)技術(shù)

首先將一個(gè)字典轉(zhuǎn)化為DataFrame，然后以DataFrame中的列進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)。

代碼如下：

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是轉(zhuǎn)換后DataFrame，顯示如表格：

將字典轉(zhuǎn)換為DataFrame并進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)的方法

 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

頻次統(tǒng)計(jì)如表格：

將字典轉(zhuǎn)換為DataFrame并進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)的方法

 one tao three
count 10 10 10
unique 3 3 4
top A C B
freq 5 4 4

其中count是總共變量數(shù)量，unique是每列有幾個(gè)變量，top是頻次最高的那個(gè)變量，freq是頻次最高變量出現(xiàn)的頻次。

以上這篇將字典轉(zhuǎn)換為DataFrame并進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持億速云。

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