如何用Python统计分类列数据在不同日期的出现次数?
2024-11-27 15:49:08
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对于一个文章开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《如何用Python统计分类列数据在不同日期的出现次数?》,主要介绍了,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了!
如何统计转换列转数据
想要将转换后的列转换为统计数字,可以使用以下步骤:
1. 虚拟化转换列
使用 pd.get_dummies() 函数将转换列转换为虚拟列,每个类别创建一个布尔列,其中 1 表示存在,0 表示不存在:
df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['type'])
2. 分组和求和
使用 df.groupby() 根据日期对虚拟列进行分组,然后使用 sum() 求出每个日期每个类别出现的次数:
df_group = df_dummies.groupby("date").sum()
3. 输出结果
现在,df_group 将包含按日期统计的每个类别的数量:
print(df_dummies) print("-". * 60) print(df_group)
输出结果如下:
date type_1 type_2 type_3 type_4 type_5 0 2024-01-01 1 0 0 0 0 1 2024-01-01 0 1 0 0 0 2 2024-01-01 1 0 0 0 0 3 2024-01-02 0 0 1 0 0 4 2024-01-02 0 1 0 0 0 5 2024-01-02 0 0 1 0 0 6 2024-01-02 1 0 0 0 0 7 2024-01-02 1 0 0 0 0 8 2024-01-03 1 0 0 1 0 9 2024-01-03 0 0 0 1 0 10 2024-01-03 0 1 0 0 0 11 2024-01-03 0 0 0 0 1 ------------------------------------------------------------ type_1 type_2 type_3 type_4 type_5 date 2024-01-01 2 1 0 0 0 2024-01-02 2 1 2 0 0 2024-01-03 1 1 1 1 1
理论要掌握,实操不能落!以上关于《如何用Python统计分类列数据在不同日期的出现次数?》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!

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