首先將一個(gè)字典轉(zhuǎn)化為DataFrame，然后以DataFrame中的列進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)。

代碼如下：

import pandas as pda={'one':['A','A','B','C','C','A','B','B','A','A'], 'tao':['B','B','C','C','A','A','C','B','C','A'], 'three':['C','B','A','A','B','B','B','A','C','D']}b=pd.DataFrame(a)b.describe()

b是轉(zhuǎn)換后DataFrame，顯示如表格：

 one tao three0 A B C1 A B B2 B C A3 C C A4 C A B5 A A B6 B C B7 B B A8 A C C9 A A D

頻次統(tǒng)計(jì)如表格：

 one tao threecount 10 10 10unique 3 3 4top A C Bfreq 5 4 4

其中count是總共變量數(shù)量，unique是每列有幾個(gè)變量，top是頻次最高的那個(gè)變量，freq是頻次最高變量出現(xiàn)的頻次。

以上這篇將字典轉(zhuǎn)換為DataFrame并進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持武林站長(zhǎng)站。