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如何用Python统计分类列数据在不同日期的出现次数?

心靈之曲

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发布时间:2024-11-18 08:54:17

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如何用python统计分类列数据在不同日期的出现次数?

如何统计转换列转数据

想要将转换后的列转换为统计数字,可以使用以下步骤:

1. 虚拟化转换列

使用 pd.get_dummies() 函数将转换列转换为虚拟列,每个类别创建一个布尔列,其中 1 表示存在,0 表示不存在:

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['type'])

2. 分组和求和

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新功能:后台常用功能快捷导航 新订单提醒 新评论提醒 新注册用户提醒 后台自定义定制提醒刷新时间 不同管理员可以分别定制不同的通知 修正生成订单的时候出现sql错误! 修正商品自定义属性空格去处bug 批量转移商品 商品分类销售统计,数量统计 商品分类人气统计 升级订单系统,按日期搜索订单更快捷 订单统计功能 提高商品分类响应速度 批量打开商品开关 批量关闭商品 生成订单的时候出现sql错误! 商

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使用 df.groupby() 根据日期对虚拟列进行分组,然后使用 sum() 求出每个日期每个类别出现的次数:

df_group = df_dummies.groupby("date").sum()

3. 输出结果

现在,df_group 将包含按日期统计的每个类别的数量:

print(df_dummies)
print("-". * 60)
print(df_group)

输出结果如下:

          date  type_1  type_2  type_3  type_4  type_5
0   2024-01-01       1       0       0       0       0
1   2024-01-01       0       1       0       0       0
2   2024-01-01       1       0       0       0       0
3   2024-01-02       0       0       1       0       0
4   2024-01-02       0       1       0       0       0
5   2024-01-02       0       0       1       0       0
6   2024-01-02       1       0       0       0       0
7   2024-01-02       1       0       0       0       0
8   2024-01-03       1       0       0       1       0
9   2024-01-03       0       0       0       1       0
10  2024-01-03       0       1       0       0       0
11  2024-01-03       0       0       0       0       1
------------------------------------------------------------
type_1  type_2  type_3  type_4  type_5          
date                                                        
2024-01-01       2       1       0       0       0          
2024-01-02       2       1       2       0       0          
2024-01-03       1       1       1       1       1

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