作为熊猫的新手,我希望从特定列中获取值计数,并将百分比计数合并到一个框架中。我可以得到一个,但不能弄清楚如何将它们添加或合并到一个框架中。有想法吗?
框架/表格应如下所示:
some_value, count, count(as %)
这就是我所拥有的...
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1)
values = np.random.randint(30, 35, 20)
df1 = pd.DataFrame(values, columns=['some_value'])
df1.sort_values(by=['some_value'], inplace = True)
df2 = df1.value_counts()
df3 = df1.value_counts(normalize=True)
print(df2)
print("------")
print(df3)
答案 0 :(得分:2)
只需使用
pd.DataFrame({"count":df2,"%":df3*100})
将该系列放入一个df。
输出:
count %
some_value
34 7 35.0
32 4 20.0
33 3 15.0
31 3 15.0
30 3 15.0
答案 1 :(得分:0)
我猜想调用value_counts
,然后使用lambda函数对其进行标准化可能会更有效,但是您可以通过执行以下操作获得所需的结果:
df1_counts = df1.value_counts().to_frame(name="count").merge(
df1.value_counts(normalize=True).to_frame(name="count(as %)"),
left_index=True,
right_index=True,
)
产生:
| some_value | count | count(as %) |
|------------|-------|-------------|
| 34 | 7 | 0.35 |
| 32 | 4 | 0.20 |
| 33 | 3 | 0.15 |
| 31 | 3 | 0.15 |
| 30 | 3 | 0.15 |
最好!
答案 2 :(得分:0)
计算,重命名和加入。让我们尝试;
df1.some_value.value_counts().to_frame('count').join(df1.some_value.value_counts(normalize=True).to_frame('%'))
count %
34 7 0.35
32 4 0.20
33 3 0.15
31 3 0.15
30 3 0.15
答案 3 :(得分:0)
使用partial
中的functools
中的pd.DataFrame.agg
来调用函数列表:
from functools import partial
vc_norm = partial(pd.Series.value_counts, normalize=True)
df1['some_value'].agg([pd.Series.value_counts, vc_norm])
输出:
value_counts value_counts
34 7 0.35
32 4 0.20
31 3 0.15
30 3 0.15
33 3 0.15
或者您可以像这样使用lambda函数:
df1['some_value'].agg([pd.Series.value_counts, lambda x: x.value_counts(normalize=True)])