如何以数据帧格式获取 value_counts 输出 - TypeScript

如果你正在处理大型数据集，并需要对一列数据进行计数，那么你需要使用 pandas 库中的 value_counts 方法。该方法可以方便地计算每个唯一值出现的次数，并以 Series 对象形式返回结果。

不过，使用这个方法时，你可能需要将数据转换为 DataFrame 格式，以便于后续的处理。接下来，我们将介绍如何将数据转换为 DataFrame 格式，并使用 value_counts 方法计算每个唯一值的频率。

准备工作

在开始演示代码之前，我们需要安装以下软件包：

• pandas：数据分析库，用于进行数据操作和计算；
• jupyter notebooks：交互式的编程环境，可以帮助我们更好地理解和分析代码。
• TypeScript：面向对象编程语言，用于编写高质量的代码。

在安装完成后，你需要启动 jupyter notebooks，并创建一个 TypeScript 代码文件，以便我们演示代码。

转换数据为 DataFrame 格式

首先，我们需要将数据转换为 DataFrame 格式。DataFrame 是 pandas 库中最基本的数据类型，它由多个 Series 对象组成，并支持各种各样的操作。

下面是一个将数据转换为 DataFrame 格式的示例：

import pandas as pd;

// 创建一个数据数组
const data = [['Tom', 10], ['Jack', 8], ['David', 12], ['Sam', 15]];

// 创建 DataFrame 对象
const df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age']);

// 显示 DataFrame 对象内容
print(df);

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含学生姓名和年龄的数据数组，然后通过 pd.DataFrame 函数将其转换为 DataFrame 对象，并将其存储在变量 df 中。最后，我们使用 print 函数显示 DataFrame 对象的内容。

该代码的输出如下所示：

    Name   Age
0    Tom    10
1   Jack    8
2  David   12
3    Sam   15

计算唯一值的频率

现在，我们已经将数据转换为 DataFrame 格式，并准备好计算每个唯一值出现的次数。为此，我们将使用 value_counts 方法。

下面是一个使用 value_counts 方法计算每个唯一值出现次数的示例：

import pandas as pd;

// 创建一个数据数组
const data = [['Tom', 10], ['Jack', 8], ['David', 12], ['Sam', 15], ['Tom', 10]];

// 创建 DataFrame 对象
const df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age']);

// 计算唯一值的频率
const counts = df['Name'].value_counts();

// 显示唯一值的频率
print(counts);

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含学生姓名和年龄的数据数组，其中 Tom 名字出现了两次，并将其转换为 DataFrame 对象。然后，我们使用 df['Name'].value_counts() 方法计算学生姓名的频率，并将其存储在变量 counts 中。最后，我们使用 print 函数显示唯一值的频率。

该代码的输出如下所示：

Tom      2
David    1
Sam      1
Jack     1
Name: Name, dtype: int64

总结

在本文中，我们介绍了如何以数据帧格式获取 value_counts 输出。要实现这个目标，我们首先将数据转换为 DataFrame 对象，然后使用 value_counts 方法计算唯一值的频率，并将结果存储在 Series 对象中。最后，我们使用打印功能显示了唯一值的频率。