获取列中值的计数并在图中显示它们的百分比

Posted 2023-03-12

【中文标题】获取列中值的计数并在图中显示它们的百分比

【英文标题】：Get count of values in a column and show their percentage in a plot

【发布时间】：2019-11-21 09:28:03

【问题描述】：

如何统计某列中值出现的频率，并计算出相对于总数的百分比？

我有一个数据框：

   range
0   G-L
1   M-R
2   G-L
3   M-R
4   A-F
5   S-Z
6   A-F
..   ..
..   ..

在 df.range.value_counts() 之后我明白了：

A-F    1882
G-L    3096
M-R    3830
S-Z    1017

现在我想获取每个范围相对于总和的百分比，并在图中显示，其中 x 轴获取范围（AF；GL；...），y 轴显示这些范围的百分比。

【问题讨论】：

到目前为止你有什么尝试？你被困在哪里了？

使用df.range.value_counts(normalize=True) 简化您的生活以获得百分比。

【参考方案1】：

假设这是你的DataFrame：

data = 'labels': ["A-F", "G-L", "M-R", "S-Z"], 'count':[1882, 3096, 3830, 1017]
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

print(df)

  labels  count
0    A-F   1882
1    G-L   3096
2    M-R   3830
3    S-Z   1017

现在你必须计算每一行的百分比：

df['percentage'] = (df['count'] / df['count'].sum()) * 100

print(df)

  labels  count  percentage
0    A-F   1882   19.155216
1    G-L   3096   31.511450
2    M-R   3830   38.982188
3    S-Z   1017   10.351145

然后使用df.plot() 函数并指定其kind（我假设它是条形图）绘制标签与百分比的关系。

df.plot(kind='bar', x='labels', y='percentage')

这将产生以下情节：

编辑： value_counts() 方法返回一个 pd.Series() 对象。要绘制它，您可以运行以下行：

df.range.value_counts(normalize=True).plot(kind='bar')

【讨论】：

我的实际问题是将 df.value_counts() 的输出放入我可以参考的数据框中。如何将输出保存到数据框中，或者有其他方法吗？

还有没有办法让 x 轴上的标签有不同的顺序？

@FloatingGoat 指定顺序还是排序？