如何转换pandas数据帧,使索引是唯一的值集合,数据是每个值的计数？

Question

我有一个dataframe来自多项选择的问题,它的格式如下:

      Sex Qu1  Qu2  Qu3
Name
Bob    M   1    2    1
John   M   3    3    5
Alex   M   4    1    2
Jen    F   3    2    4
Mary   F   4    3    4

对于3个选择题,数据是1到5的等级.我想重新排列数据,使得索引是范围(1,6),其中1 ='坏',2 ='差',3 ='好',4 ='好',5 ='优秀',列是相同,数据是值出现次数的计数(不包括性别列).这基本上是固定箱尺寸的直方图和用字符串标记的x轴.我喜欢df.plot()比df.hist()这更好 的输出,但我无法弄清楚如何重新排列表格给我一个数据的直方图.另外,如何将x标签更改为字符串？

Answer 1

Series.value_counts 为您提供您正在寻找的直方图:

In [9]: df['Qu1'].value_counts()
Out[9]: 
4    2
3    2
1    1

因此,将此函数应用于这3列中的每一列:

In [13]: table = df[['Qu1', 'Qu2', 'Qu3']].apply(lambda x: x.value_counts())

In [14]: table
Out[14]: 
   Qu1  Qu2  Qu3
1    1    1    1
2  NaN    2    1
3    2    2  NaN
4    2  NaN    2
5  NaN  NaN    1

In [15]: table = table.fillna(0)

In [16]: table
Out[16]: 
   Qu1  Qu2  Qu3
1    1    1    1
2    0    2    1
3    2    2    0
4    2    0    2
5    0    0    1

使用table.reindex或table.ix[some_array]您可以重新排列数据.

要转换为字符串,请使用table.rename:

In [17]: table.rename(index=str)
Out[17]: 
   Qu1  Qu2  Qu3
1    1    1    1
2    0    2    1
3    2    2    0
4    2    0    2
5    0    0    1

In [18]: table.rename(index=str).index[0]
Out[18]: '1'