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将字典转换为DataFrame并进行频次统计的方法

2019年06月18日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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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移动技术网。

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