获取列中值的计数并在绘图中显示其百分比

问题描述

如何计算列中值​​的频率并计算相对于总数的百分比？

我收到一个数据帧：

   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，我得到以下信息：

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

现在，我想要获取每个范围相对于总和的百分比，并将其显示在图表中，其中x轴获得了范围(A-F；G-L；.)和y轴显示这些范围的百分比。

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解决方案

假设这是您的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

现在您必须计算每行的百分比：

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()函数绘制标签与百分比的关系图，并指定其kind，我假设这是条形图。

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

这将生成以下绘图：

编辑： value_counts()方法返回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')