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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?

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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:

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

2. 分组和求和

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_50 024-01-01 1 0 0 0 01 024-01-01 0 1 0 0 02 024-01-01 1 0 0 0 03 024-01-02 0 0 1 0 04 024-01-02 0 1 0 0 05 024-01-02 0 0 1 0 06 024-01-02 1 0 0 0 07 024-01-02 1 0 0 0 08 024-01-03 1 0 0 1 09 024-01-03 0 0 0 1 010024-01-03 0 1 0 0 011024-01-03 0 0 0 0 1————————————————————type_1 type_2 type_3 type_4 type_5 date024-01-011 0 0 0 024-01-0210 0 024-01-03 1 1 1 1 1

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