如何使用虚拟变量编码统计不同类型的数据
您有一个包含日期和不同类型的数据框。您希望统计每个日期不同类型的出现次数。
为了解决这个问题,我们使用虚拟变量编码和 pandas 库。
虚拟变量编码
虚拟变量编码将分类变量转换为虚拟变量。对于每个类别,创建一个布尔列,其中1表示类别存在,0表示类别不存在。
具体步骤如下:
- 使用 get_dummies() 函数将 type 列转换为虚拟变量。
- 使用 groupby() 函数根据 date 列对数据进行分组。
- 使用 sum() 函数计算每组虚拟变量的和。
以下代码演示了此过程:
import pandas as pd # 创建示例数据 data = { 'date': ['2024-01-01', '2024-01-01', '2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-03', '2024-01-03', '2024-01-03'], 'type': [1, 2, 1, 3, 2, 3, 1, 1, 1, 4, 2, 5] } df = pd.dataframe(data) df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['type']) df_group = df_dummies.groupby("date").sum() print(df_group)
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输出:
type_1 type_2 type_3 type_4 type_5 date 2024-01-01 2 1 0 0 0 2024-01-02 2 1 2 0 0 2024-01-03 1 1 0 1 1
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