Pandas中每个唯一值计数的关键计数图

在本文中，我们将介绍一种使用 Pandas 的 plot 函数创建 key count per unique value count 图的方法。这是一种常见的数据可视化方法，通常用于探索数据中的离散变量和计数。

首先，我们需要创建一个示例数据集。让我们创建一个包含三列的数据集 – name、age 和 gender。我们将在后续的代码块中使用此示例数据集。

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Emily'],
        'age': [25, 32, 18, 47, 22],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

现在我们可以使用 Pandas 的 plot 函数来创建 key count per unique value count 图。关键在于使用 value_counts 函数获取每个唯一值的数量，然后使用 plot 函数传递此值。

count = df['gender'].value_counts()
count.plot(kind='bar')

这将创建一个简单的条形图，显示每个唯一值的数量。在此示例中，我们看到男性出现了3次，女性出现了2次。

但是，我们可能希望更详细地了解每个唯一值的计数。我们可以使用 groupby 函数将数据按唯一值分组，然后对每个分组应用 value_counts 函数。

count = df.groupby('gender')['age'].value_counts()
count.plot(kind='bar')

在此示例中，我们按性别对数据进行了分组，然后在每个性别中，对年龄进行了计数。图形将显示每个性别的年龄计数，从而使我们可以更好地了解数据。

在某些情况下，我们可能需要进一步过滤数据，例如，仅显示包含至少两个唯一值的列。我们可以使用 nunique 函数获取唯一值的数量，并使用 loc 函数过滤数据。

counts = df.apply(lambda x: x.nunique())
counts = counts[counts >= 2]
count = df.groupby('gender')[counts.index].nunique()
count.plot(kind='bar')

在此示例中，我们首先使用 apply 函数获取每列的唯一值数量，然后使用 loc 函数过滤包含至少两个唯一值的列。然后，我们使用 groupby 函数将数据按性别分组，并应用 nunique 函数获取每个分组中每个过滤列的唯一值数量。最后，我们使用 plot 函数创建图形。

阅读更多：Pandas 教程

总结

在本文中，我们介绍了使用 Pandas 的 plot 函数创建 key count per unique value count图的方法。我们从创建示例数据集开始，然后展示了一个简单的例子，接着介绍了使用 groupby 函数和 nunique 函数的高级用法。通过这些示例，我们希望您能够更好地了解如何使用 Pandas 可视化数据集中的离散变量和计数。