绘制pandas中每个唯一值计数的密钥计数

Question

我有一组数据，我希望根据这些数据绘制每个唯一ID数的键数（x = unique_id_count，y = key_count），我'我试图学习如何利用pandas。

在这种情况下：

unique_ids 1 =密钥数2

unique_ids 2 =密钥数1

from pandas import *
key_items = ("a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "b", "b", "c", "c", "c")
id_data = ("X", "X", "X", "X", "X", "X", "X", "Y", "Y", "Y", "X", "X", "X")

df = DataFrame({'keys': key_items, 'ids': id_data})

我设法通过从数据框中提取数据并重新构建数据并重建新的数据帧，将数据转换为我想要的数据。在这种情况下，最好不要在没有pandas的python中完成所有操作......

unique_values = defaultdict(list)
for items in df.itertuples(index=False):
    key = items[1]
    v = items[0]
    unique_values[key].append(v)

unique_values_count = {}
for k, values in unique_values.iteritems():
    unique_values_count[k] = [len(set(values))]

# reformat for plotting
key_col = ("a", "b", "c")
id_col = [unique_values_count[k][0] for k in key_col]



df2 = DataFrame({"keys":key_col, "unique_id_count": id_col})
df2.groupby("unique_id_count").size().plot(kind="bar")

使用初始数据框是否有更好的方法直接执行此操作？

Answer 1

如何直接使用value_counts()

pd.value_counts(df['ids']).plot.bar()

Answer 2

s = df.groupby("keys").ids.agg(lambda x:len(x.unique()))
pd.value_counts(s).plot(kind="bar")

Answer 3

一个简单的解决方案是-

df['your_column'].count_values().plot.bar(rot=0)

如果您希望限制条形数量（如果值太多）-

df['your_column'].count_values()[:no_of_values].plot.bar(rot=0)