В мире анализа данных библиотека Pandas — мощное оружие в вашем арсенале. Одной из наиболее полезных функций является возможность подсчитывать и вычислять проценты данных с помощью функции «value_counts». В этом сообщении блога мы рассмотрим различные методы использования этой функции и получения ценной информации из ваших наборов данных. Итак, берите свой любимый напиток, садитесь поудобнее и давайте окунемся в мир панд!

Метод 1: подсчет базовых значений
Самый простой способ подсчитать количество уникальных значений в столбце Pandas Series или DataFrame — использовать метод «value_counts». Давайте рассмотрим сценарий, в котором у нас есть DataFrame с именем «df» со столбцом «категория»:

df['category'].value_counts()

Это вернет объект Series, содержащий количество каждого уникального значения в столбце «Категория».

Метод 2: расчет процентов
Чтобы рассчитать процент каждого уникального значения, мы можем разделить значения на общее количество наблюдений и умножить на 100:

df['category'].value_counts() / len(df) * 100

Это даст нам объект Series с процентами каждого уникального значения в столбце «Категория».

Метод 3: нормализованное количество значений
В некоторых случаях вам может потребоваться нормализовать количество значений, чтобы получить пропорции, сумма которых равна 1. Чтобы добиться этого, мы можем использовать параметр «normalize» в «value_counts». метод:

df['category'].value_counts(normalize=True)

Это вернет объект Series с нормализованным количеством (пропорциями) каждого уникального значения в столбце «Категория».

Метод 4: первые N значений
Если вы хотите найти первые N наиболее частых значений, вы можете использовать метод «nlargest» в сочетании с «value_counts»:

df['category'].value_counts().nlargest(N)

Это вернет отфильтрованный объект Series, содержащий N наиболее частых значений и их соответствующие счетчики.

Метод 5: пользовательская сортировка
По умолчанию метод value_counts сортирует значения в порядке убывания. Однако вы можете настроить сортировку с помощью метода sort_values:

df['category'].value_counts().sort_values(ascending=False)

Значения будут отсортированы в порядке возрастания, что позволит вам определить наименее часто встречающиеся значения.

В этой записи блога мы рассмотрели различные методы подсчета и анализа данных с использованием функции value_counts в Pandas. Мы рассмотрели базовое использование, процентное вычисление, нормализованное количество, поиск верхних N значений и пользовательскую сортировку. Вооружившись этими методами, вы сможете получить ценную информацию и принять обоснованные решения на основе своих наборов данных. Итак, вперед и раскройте возможности Pandas в своем путешествии по анализу данных!