Python Pandas - 从 Index 对象返回相对频率
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/12/29 13:32:17
要从 Index 对象返回相对频率，请使用 index.value_counts() 方法，并将参数 normalize 设置为 True。
首先，导入所需的库 -
import pandas as pd
创建 Pandas 索引 −
index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])
显示 Pandas 索引 −
print("Pandas Index...\n",index)
使用 value_counts() 获取唯一值的数量。设置参数"normalize"为 True 以获取相对频率 −
print("\n通过将所有值除以值的总和来获取相对频率...\n", index.value_counts(normalize=True))
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# 创建 Pandas 索引
index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])
# 显示 Pandas 索引
print("Pandas Index...\n",index)
# 返回元素的数量索引
print("\n索引中的元素数量...\n",index.size)
# 返回数据的 dtype
print("\ndtype 对象...\n",index.dtype)
# 使用 value_counts() 获取唯一值的数量
# 将参数"normalize" 设置为 True 以获取相对频率
print("\n通过将所有值除以值的总和来获取相对频率...\n", index.value_counts(normalize=True))
输出
这将产生以下输出 −
Pandas Index... Int64Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30], dtype='int64') 索引中的元素数量... 9 dtype 对象... int64 通过将所有值除以值的总和来获取相对频率... 50 0.222222 110 0.222222 90 0.222222 10 0.111111 70 0.111111 30 0.111111 dtype: float64
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有用资源
python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/
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