將字典轉換為DataFrame并進行頻次統(tǒng)計的方法
更新時間：2018年04月08日 09:53:33 作者：水之魂2018
下面小編就為大家分享一篇將字典轉換為DataFrame并進行頻次統(tǒng)計的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
首先將一個字典轉化為DataFrame，然后以DataFrame中的列進行頻次統(tǒng)計。
代碼如下：
import pandas as pd
a={'one':['A','A','B','C','C','A','B','B','A','A'],
'tao':['B','B','C','C','A','A','C','B','C','A'],
'three':['C','B','A','A','B','B','B','A','C','D']}
b=pd.DataFrame(a)
b.describe()
b是轉換后DataFrame，顯示如表格：
one tao three 0 A B C 1 A B B 2 B C A 3 C C A 4 C A B 5 A A B 6 B C B 7 B B A 8 A C C 9 A A D
頻次統(tǒng)計如表格：
one tao three count 10 10 10 unique 3 3 4 top A C B freq 5 4 4
其中count是總共變量數(shù)量，unique是每列有幾個變量，top是頻次最高的那個變量，freq是頻次最高變量出現(xiàn)的頻次。
以上這篇將字典轉換為DataFrame并進行頻次統(tǒng)計的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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