鉴于大熊猫系列代表一个值的频率,我怎样才能将这些频率转换为百分比？

Question

我正在试验kaggle.com泰坦尼克号数据集(泰坦尼克号上每个人的数据),并想出了这样的性别分类:

gender = df.sex.value_counts()
gender

male   577
female 314 

我想知道泰坦尼克号上每个性别的百分比.

我的方法略逊于理想:

from __future__ import division
pcts = gender / gender.sum()
pcts

male      0.647587
female    0.352413

有更好的(更惯用的)方式吗？

谢谢!

Answer 1

这个函数在pandas中实现,实际上甚至在value_counts()中实现.无需计算:)

只需输入:

df.sex.value_counts(normalize=True)

它给出了所需的输出.

请注意,value_counts()不包括NA值,因此数字可能不等于1.请参见此处:http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/generated/pandas.Series.value_counts.html ( DataFrame的一列是Series)

Answer 2

如果要将计数与百分比合并，可以使用：

c = df.sex.value_counts(dropna=False)
p = df.sex.value_counts(dropna=False, normalize=True)
pd.concat([c,p], axis=1, keys=['counts', '%'])

Answer 3

我想我可能会一次性完成这项工作(不进口部门):

1. * df.sex.value_counts() / len(df.sex)

或者,记住你想要一个百分比:

100. * df.sex.value_counts() / len(df.sex)

真的很多,你的方式看起来也很好.

Answer 4

我知道这是一个旧帖子，但我希望这个答案将来会对某人有所帮助。如果您希望显示您可能做的事情的百分比，请使用value_counts(normalize=True)@fanfabbb 上面的回答。

话虽如此，出于多种目的，您可能希望以百分数显示它。可以这样实现

gender = df.sex.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%'

在这种情况下，我们将结果乘以百，四舍五入到一位小数并加上百分号。

希望它可以帮助:)