如何使用pandas统计转换后的列数据?
2024-11-29 09:27:57
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珍惜时间,勤奋学习!今天给大家带来《如何使用pandas统计转换后的列数据?》,正文内容主要涉及到等等,如果你正在学习文章,或者是对文章有疑问,欢迎大家关注我!后面我会持续更新相关内容的,希望都能帮到正在学习的大家!
统计转换列的数据
想要统计转换列的数据,可以使用 pandas 库中的 get_dummies() 函数将分类变量转换为虚拟列,然后使用 groupby() 和 sum() 函数进行分组和求和。
以下代码展示了此过程:
import pandas as pd df = pd.dataframe({ 'date': ['2024-01-01', '2024-01-01', '2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-03', '2024-01-03', '2024-01-03'], 'type': [1, 2, 1, 3, 2, 3, 1, 1, 1, 4, 2, 5] }) df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['type']) df_group = df_dummies.groupby("date").sum() print(df_dummies) print("-" * 60) print(df_group)
输出结果:
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 0 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 0 1 1
好了,本文到此结束,带大家了解了《如何使用pandas统计转换后的列数据?》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多文章知识!

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