
作者:俊欣
來源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化
大家好,我是俊欣,本篇文章應(yīng)該算得上是2022年的第一篇原創(chuàng)了,抱歉,元旦期間小編有點偷懶。
今天小編來給大家講一下Pandas模塊當(dāng)中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與排序,說到具體的就是value_counts()方法以及sort_values()方法。
value_counts()方法,顧名思義,主要是用于計算各個類別出現(xiàn)的次數(shù)的,而sort_values()方法則是對數(shù)值來進行排序,當(dāng)然除了這些,還有很多大家不知道的衍生的功能等待被挖掘,下面小編就帶大家一個一個的說過去。
我們這次用到的數(shù)據(jù)集是“非常有名”的泰坦尼克號的數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)源能夠在很多平臺上都能夠找得到
import pandas as pd
df = pd.read_csv("titanic_train.csv")
df.head()
output
首先我們來看一下常規(guī)的用法,代碼如下
df['Embarked'].value_counts()
output
S 644 C 168 Q 77 Name: Embarked, dtype: int64
下面我們簡單來介紹一下value_counts()方法當(dāng)中的參數(shù),
DataFrame.value_counts(subset=None,
normalize=False,
sort=True,
ascending=False,
dropna=True)
常用到參數(shù)的具體解釋為:
上面返回的結(jié)果是按照從大到小來進行排序的,當(dāng)然我們也可以反過來,從小到大來進行排序,代碼如下
df['Embarked'].value_counts(ascending=True)
output
Q 77 C 168 S 644 Name: Embarked, dtype: int64
同時我們也可以對索引,按照字母表的順序來進行排序,代碼如下
df['Embarked'].value_counts(ascending=True).sort_index(ascending=True)
output
C 168 Q 77 S 644 Name: Embarked, dtype: int64
當(dāng)中的ascending=True指的是升序排序
默認的是value_counts()方法不會對空值進行統(tǒng)計,那要是我們也希望對空值進行統(tǒng)計的話,就可以加上dropna參數(shù),代碼如下
df['Embarked'].value_counts(dropna=False)
output
S 644 C 168 Q 77 NaN 2 Name: Embarked, dtype: int64
我們可以將數(shù)值的統(tǒng)計轉(zhuǎn)化成百分比式的統(tǒng)計,可以更加直觀地看到每一個類別的占比,代碼如下
df['Embarked'].value_counts(normalize=True)
output
S 0.724409 C 0.188976 Q 0.086614 Name: Embarked, dtype: float64
要是我們希望對能夠在后面加上一個百分比的符號,則需要在Pandas中加以設(shè)置,對數(shù)據(jù)的展示加以設(shè)置,代碼如下
pd.set_option('display.float_format', '{:.2%}'.format) df['Embarked'].value_counts(normalize = True)
output
S 72.44% C 18.90% Q 8.66% Name: Embarked, dtype: float64
當(dāng)然除此之外,我們還可以這么來做,代碼如下
df['Embarked'].value_counts(normalize = True).to_frame().style.format('{:.2%}')
output
Embarked S 72.44% C 18.90% Q 8.66%
和Pandas模塊當(dāng)中的cut()方法相類似的在于,我們這里也可以將連續(xù)型數(shù)據(jù)進行分箱然后再來統(tǒng)計,代碼如下
df['Fare'].value_counts(bins=3)
output
(-0.513, 170.776] 871 (170.776, 341.553] 17 (341.553, 512.329] 3 Name: Fare, dtype: int64
我們將Fare這一列同等份的分成3組然后再來進行統(tǒng)計,當(dāng)然我們也可以自定義每一個分組的上限與下限,代碼如下
df['Fare'].value_counts(bins=[-1, 20, 100, 550])
output
(-1.001, 20.0] 515 (20.0, 100.0] 323 (100.0, 550.0] 53 Name: Fare, dtype: int64
pandas模塊當(dāng)中的groupby()方法允許對數(shù)據(jù)集進行分組,它也可以和value_counts()方法聯(lián)用更好地來進行統(tǒng)計分析,代碼如下
df.groupby('Embarked')['Sex'].value_counts()
output
Embarked Sex C male 95 female 73 Q male 41 female 36 S male 441 female 203 Name: Sex, dtype: int64
上面的代碼是針對“Embarked”這一類別下的“Sex”特征進行分組,然后再進一步進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,當(dāng)然出來的結(jié)果是Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),要是我們想讓Series的數(shù)據(jù)結(jié)果編程DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以這么來做,
df.groupby('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame()
下面我們來談一下數(shù)據(jù)的排序,主要用到的是sort_values()方法,例如我們根據(jù)“年齡”這一列來進行排序,排序的方式為降序排,代碼如下
df.sort_values("Age", ascending = False).head(10)
output
我們看到排序過之后的DataFrame數(shù)據(jù)集行索引依然沒有變,我們希望行索引依然可以是從0開始依次的遞增,就可以這么來做,代碼如下
df.sort_values("Age", ascending = False, ignore_index = True).head(10)
output
下面我們簡單來介紹一下sort_values()方法當(dāng)中的參數(shù)
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', # last,first;默認是last ignore_index=False, key=None)
常用到參數(shù)的具體解釋為:
我們還可以對多個字段進行排序,代碼如下
df.sort_values(["Age", "Fare"], ascending = False).head(10)
output
同時我們也可以對不同的字段指定不同的排序方式,如下
df.sort_values(["Age", "Fare"], ascending = [False, True]).head(10)
output
我們可以看到在“Age”一樣的情況下,“Fare”字段是按照升序的順序來排的
我們可以自定義一個函數(shù)方法,然后運用在sort_values()方法當(dāng)中,讓其按照自己寫的方法來排序,我們看如下的這組數(shù)據(jù)
df = pd.DataFrame({ 'product': ['keyboard', 'mouse', 'desk', 'monitor', 'chair'], 'category': ['C', 'C', 'O', 'C', 'O'], 'year': [2002, 2002, 2005, 2001, 2003], 'cost': ['$52', '$24', '$250', '$500', '$150'], 'promotion_time': ['20hr', '30hr', '20hr', '20hr', '2hr'],
})
output
當(dāng)中的“cost”這一列帶有美元符號“$”,因此就會干擾排序的正常進行,我們使用lambda方法自定義一個函數(shù)方法運用在sort_value()當(dāng)中
df.sort_values( 'cost',
key=lambda val: val.str.replace('$', '').astype('float64')
)
output
當(dāng)然我們還可以自定義一個更加復(fù)雜一點的函數(shù),并且運用在sort_values()方法當(dāng)中,代碼如下
def sort_by_cost_time(x): if x.name == 'cost': return x.str.replace('$', '').astype('float64') elif x.name == 'promotion_time': return x.str.replace('hr', '').astype('int') else: return x
df.sort_values(
['year', 'promotion_time', 'cost'],
key=sort_by_cost_time
)
output
還有另外一種情況,例如我們遇到衣服的尺碼,XS碼、S碼、M碼、L碼又或者是月份,Jan、Feb、Mar、Apr等等,需要我們自己去定義大小,這個時候我們需要用到的是CategoricalDtype
cat_size_order = CategoricalDtype(
['XS', 'S', 'M', 'L', 'XL'],
ordered=True
)
cat_size_order
output
CategoricalDtype(categories=['XS', 'S', 'M', 'L', 'XL'], ordered=True)
于是針對下面的數(shù)據(jù)
df = pd.DataFrame({ 'cloth_id': [1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006], 'size': ['S', 'XL', 'M', 'XS', 'L', 'S'],
})
output
我們將事先定義好的順序應(yīng)用到該數(shù)據(jù)集當(dāng)中,代碼如下
df['size'] = df['size'].astype(cat_size_order)
df.sort_values('size')
output
先通過astype()來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型,然后再進行排序
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