①定义函数
def get_counts(sequence):
counts={}
for x in sequence:
if x? in counts:
counts[x]+= 1
else:
counts[x]=1
return counts
from collections import defaultdict
counts=defaultdict(int)#所以得值均会被初始化W为0
from collections improt Counter
counter(sequence)
此刻的心情：
Python中range()函数的用法
①.、函数原型：range（start, end, scan)：
参数含义：
start:计数从start开始.默认是从0开始.
If you do need to iterate over a sequence of numbers, the built-in function range() comes in handy. It generates arithmetic progressions
--有道翻译的结果：如果确实需要迭代一组数字,那么内置函数range()就派上用场了.它生成算术级数.
#r如果你需要遍历一个数字序列,可以使用内置函数range()
#1、下面遍历一个列表
for number in the_count:
print("this is count %d" % number)
print("--------------------")
for i in range(len(list)):
print (list[i],end="、")
print("\n--------------------")
print(i,end="、")
print("range(10)表示：" ,range(10))
listA=[i for i in range(10)] print(listA)
print(listB) print("--------------------")
print(listC)
value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中个数,类似Excel里面的count函数
其是pandas下面的顶层函数,也可以作用在Series、DataFrame下
常规用法：
pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数 并且 排序,默认是降序
可以看出,既可以对分类变量统计,也可以对连续数值变量统计
如果是要对结果升序排列,可以添加 ascending=True 来改变
如果不想看统计的个数,而是想看占比,那么可以设置 normalize=True 即可,结果是小数形式
可以通过apply,对每一列变量进行统计
好了,全部的自己实践中遇到的一些点,分享出来供大家参考学习,欢迎关注DataShare公众号
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