python对类型统计,并写成一个方法

1. python对类型统计,并写成一个方法

下面是一个示例方法,它接受一个列表作为参数并统计其中每个类型的数量:

def count_types(lst):
    """
    统计列表中每个类型的数量并返回字典
    """
    result = {}
    for item in lst:
        item_type = type(item).__name__
        if item_type in result:
            result[item_type] += 1
        else:
            result[item_type] = 1
    return result

该方法首先创建一个空字典以用于存储结果。然后,它迭代列表中的每个元素,并使用type()函数获取它的类型,然后使用__name__属性获取类型名称。接下来,它检查字典中是否已存在该类型的计数,如果是,则将其计数增加 1,否则将计数初始化为 1。最后,它返回结果字典。

2. python对dataframe中【类型】列统计,并写成一个方法

下面是一个示例方法,它接受一个 Pandas DataFrame 和某个列名称作为参数,并统计该列中每个类型的数量:

import pandas as pd

def count_column_type(df, column_name):
    """
    统计 Pandas DataFrame 中某个列的类型数量并返回字典
    """
    result = {}
    column = df[column_name]
    for item in column:
        item_type = type(item).__name__
        if item_type in result:
            result[item_type] += 1
        else:
            result[item_type] = 1
    return result

该方法首先创建一个空字典以用于存储结果。然后,它使用 Pandas DataFrame 的列索引语法获取指定列的内容,并使用type()函数获取每个值的类型并将其保存在item_type变量中。接下来,它检查字典中是否存在该类型的计数,如果是,则将其计数增加 1,否则将计数初始化为 1。最后,它返回结果字典。

3. python对dataframe中【名称】列统计,并写成一个方法

下面是一个示例方法,它接受一个 Pandas DataFrame 和某个列名称作为参数,并统计该列中每个名称的数量:

import pandas as pd

def count_column_name(df, column_name):
    """
    统计 Pandas DataFrame 中某个列的名称数量并返回字典
    """
    result = {}
    column = df[column_name]
    for name in column:
        if name in result:
            result[name] += 1
        else:
            result[name] = 1
    return result

该方法首先创建一个空字典以用于存储结果。然后,它使用 Pandas DataFrame 的列索引语法获取指定列的内容,并迭代该列中的每个名称。接下来,它检查字典中是否存在该名称的计数,如果是,则将其计数增加 1,否则将计数初始化为 1。最后,它返回结果字典。

4. python对dataframe中【名称】列统计,并写成一个方法,以饼状图展示

下面给出一个示例方法,它接受一个 Pandas DataFrame 和某个列名称作为参数,并统计该列中每个名称的数量,最后用饼状图来展示结果:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_name_distribution(df, column_name):
    """
    统计 Pandas DataFrame 中某个列的名称数量并绘制饼状图
    """
    # 统计名称数量
    result = {}
    column = df[column_name]
    for name in column:
        if name in result:
            result[name] += 1
        else:
            result[name] = 1

    # 绘制饼状图
    labels = list(result.keys())
    values = list(result.values())
    plt.pie(values, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
    plt.axis('equal')
    plt.show()

该方法首先使用上面的方法统计名称数量。然后,它将结果转换为两个列表:一个包含名称,另一个包含计数。这些列表用于绘制饼状图。函数使用matplotlib库来绘制图形,并使用pie()函数创建饼状图。labels 参数指定饼状图中各个部分的标签,values 参数指定各个部分的值。autopct 参数用于格式化百分比文本。最后,函数调用show()函数以显示饼状图。

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