Python Pandas – 返回Index对象的相对频率

要返回Index对象的相对频率，请使用以下方法: index.value_counts() ，并使用参数 normalize 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()获取唯一值的计数。将参数“normalize”设置为True以获得相对频率 –

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)

# 返回索引中的元素数
print("\n索引中的元素数量...\n",index.size)

# 返回数据的dtype
print("\n数据类型对象...\n",index.dtype)

# 使用value_counts()获取唯一值的计数。
# 将参数“normalize”设置为True以获得相对频率
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

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

数据类型对象...
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