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

 更新時間:2018年04月08日 09:53:33   作者:水之魂2018  
下面小編就為大家分享一篇將字典轉(zhuǎn)換為DataFrame并進(jìn)行頻次統(tǒng)計的方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

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

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:

 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是總共變量數(shù)量,unique是每列有幾個變量,top是頻次最高的那個變量,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,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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