
统计转换列的数据
想要统计转换列的数据,可以使用 pandas 库中的 get_dummies() 函数将分类变量转换为虚拟列,然后使用 groupby() 和 sum() 函数进行分组和求和。
以下代码展示了此过程:
一、系统设置:用Dreamweaver等网页设计软件在代码视图下打开【dddingdan/config.php】系统设置文件,按注释说明进行系统设置。 二、系统使用:WFPHP在线订单系统是无台后的,不用数据库,也不用安装,解压源码包后,先进行系统设置,然后把整个【dddingdan】文件夹上传到服务器。在网页中要插入订单系统的位置,插入系统调用代码: 注意:id=01就表示使用样式01,如果要使
0
import pandas as pd
df = pd.dataframe({
'date': ['2024-01-01', '2024-01-01', '2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-03', '2024-01-03', '2024-01-03'],
'type': [1, 2, 1, 3, 2, 3, 1, 1, 1, 4, 2, 5]
})
df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['type'])
df_group = df_dummies.groupby("date").sum()
print(df_dummies)
print("-" * 60)
print(df_group)输出结果:
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 0 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 0 1 1 以上就是如何使用pandas统计转换后的列数据?的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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