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如何计算每条数据中每个单词的出现次数
2020-05-24 10:37:30如图,是对每个产品的描述,整个数据大概有50万条,如何统计“Description”字段下[b]每个单词[/b]出现的次数? 最后我要形成的表格是如下图例子所示 [img=... -
python统计字符出现的次数最多的字符_python 如何计算出现最多的字符串 dict
2021-01-11 23:40:55address_all = {'A': [5, 20, 300], 'C': [1, 50, 600], 'B': [5, 20], 'D': [6, 30, 300]}# 需要得到的是 [5,20,300]如何改写以下方法,获取出现次数最多的地址:def get_most(address_all)...使用 python 从一组数据中获取 最可能的 地址ID [省份ID,城市ID,区域ID] 的集合。
address_all = {'A': [5, 20, 300], 'C': [1, 50, 600], 'B': [5, 20], 'D': [6, 30, 300]}
# 需要得到的是 [5,20,300]
如何改写以下方法,获取出现次数最多的地址:
def get_most(address_all):
"""
:param address_all:
:return:
"""
# 查找最可能的 id1 id2 id3
address = []
id1 = id2 = id3 = 0
ids = {}
for x, y in address_all.items():
if len(y) >= 1 and y[0] > 0:
ids[y[0]] = ids.get(y[0], 0) + 1
id1 = sorted(ids.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)[0][0]
ids = {}
for x, y in address_all.items():
if len(y) >= 2 and y[0] == id1 and y[1] > 0:
ids[y[1]] = ids.get(y[1], 0) + 1
id2 = sorted(ids.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)[0][0]
ids = {}
for x, y in address_all.items():
if len(y) >= 3 and y[0] == id1 and y[1] == id2 and y[2] > 0:
ids[y[2]] = ids.get(y[2], 0) + 1
id3 = sorted(ids.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)[0][0]
address = []
if id1:
address.append(id1)
if id2:
address.append(id2)
if id3:
address.append(id3)
return address
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pythonjson统计元素出现的次数_如何计算一个项目在JSON对象中出现的次数?姜
2021-01-29 02:04:06我开发了以下代码来从web API中提取数据,并尝试基于以下条件对其进行操作:计算用户在初始日期(即当前时间)之间出现的次数-6天,最终日期为当前时间。我收到的JSON对象具有以下结构:[{id: 1003384,user_id : 0001...我开发了以下代码来从web API中提取数据,并尝试基于以下条件对其进行操作:计算用户在初始日期(即当前时间)之间出现的次数-
6天,最终日期为当前时间。
我收到的JSON对象具有以下结构:[{
id: 1003384,
user_id : 0001
CreatedOn: "2017-02-16 15:54:48",
Problem: "AVAILABILILTY",
VIP: "YES",
Vendor_CODE: "XYZ12345",
Week_id: "07",
},
{
id: 1003338,
user_id: 0002
CreatedOn: "2017-02-15 13:49:16",
Problem: "AVAILABILILTY",
VIP: "NO",
Vendor_CODE: "XYZ67890",
Week_id: "09",
},
{
id: 1553338,
user_id: 0002
CreatedOn: "2017-03-15 09:30:36",
Problem: "AVAILABILILTY",
VIP: "YES",
Vendor_CODE: "ACE67890",
Week_id: "13",
}]
现在,当我执行下面的代码时,我无法计算用户在给定的两个日期之间出现的次数,因为我得到的错误键应该是整数而不是字符串,我不知道应该在哪里实现初始日期和最终日期。在
^{pr2}$
为了避免错误键应该是整数而不是字符串,我使用print(response_data[0])获得输出:{
id: 1003384,
user_id : 0001
CreatedOn: "2017-02-16 15:54:48",
Problem: "AVAILABILILTY",
VIP: "YES",
Vendor_CODE: "XYZ12345",
Week_id: "07",
}
我的问题是:我的JSON数据在我解析后是否是字典json.loads(网址.read().decode())?如果是这样的话,为什么我不能检索作为response_data['user_id']的数据来查看所有用户?
代码中缺少什么来计算用户为了工作而出现的次数?
我应该在哪里实现日期代码来根据给定的日期检索用户?在
提前感谢,请随时向本帖提出任何建议。在
更新2017年6月6日我解析的JSON数据是一个字典,我可以验证它,因为我使用了print(isinstance(response_data[0],dict)),结果为True。
我试着用印刷体把这本词典的钥匙打印出来(回复_数据.keys())但是我遇到了这个错误:list object没有属性'keys'。如果Python声明这是一个字典,但我不能打印键,这怎么可能呢?
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python怎么统计列数据频次_python-如何计算两列中任一列的出现次数
2020-12-03 10:34:29您可以使用loc从“ col2”中过滤出行级匹配项,将过滤后的“ col2”值附加到“ col1”中,然后调用value_counts:counts = df['col1'].append(df.loc[df['col1'] != df['col2'], 'col2']).value_counts()结果输出:i ...您可以使用loc从“ col2”中过滤出行级匹配项,将过滤后的“ col2”值附加到“ col1”中,然后调用value_counts:
counts = df['col1'].append(df.loc[df['col1'] != df['col2'], 'col2']).value_counts()
结果输出:
i 4
d 3
h 3
a 2
j 1
k 1
c 1
g 1
b 1
e 1
注意:如果希望输出按字母顺序显示,则可以在计数代码的末尾添加.sort_index().
计时
使用以下设置来产生更大的样本数据集:
from string import ascii_lowercase
n = 10**5
data = np.random.choice(list(ascii_lowercase), size=(n,2))
df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2'])
def edchum(df):
vals = np.unique(df.values)
count = np.maximum(df['col1'].str.get_dummies().reindex_axis(vals, axis=1).fillna(0), df['col2'].str.get_dummies().reindex_axis(vals, axis=1).fillna(0)).sum()
return count
我得到以下计时:
%timeit df['col1'].append(df.loc[df['col1'] != df['col2'], 'col2']).value_counts()
10 loops, best of 3: 19.7 ms per loop
%timeit edchum(df)
1 loop, best of 3: 3.81 s per loop
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DataFrame如何根据一列来计算另一列出现的次数
2017-06-19 18:02:46我们想统计每个u对应的a,并统计同一个a下面u的出现次数; 代码如下:df = pd.DataFrame({'a':[1,1,1,3,3,3,3,3,3,3,3,8],'u':[99,98,67,65,63,67,57,55,51,53,53,55]})df Out[72]: a u 0 1 99 1 1 98我们使用groupby这个分组函数吧。
我们给出数据集。
我们想统计每个u对应的a,并统计同一个a下面u的出现次数;
代码如下:df = pd.DataFrame({'a':[1,1,1,3,3,3,3,3,3,3,3,8],'u':[99,98,67,65,63,67,57,55,51,53,53,55]}) df Out[72]: a u 0 1 99 1 1 98 2 1 67 3 3 65 4 3 63 5 3 67 6 3 57 7 3 55 8 3 51 9 3 53 10 3 53 11 8 55 gropus=df.groupby(['a']) row = {'a':[],'u':[],'第几次出现':[]} for k,group in gropus: row['a'] += group.a.values.tolist() row['u'] += group.u.values.tolist() row['第几次申请'] += ((group.index-group.index[0])%group.index.size+1).values.tolist() pd.DataFrame(row) Out[73]: a u 第几次出现 0 1 99 1 1 1 98 2 2 1 67 3 3 3 65 1 4 3 63 2 5 3 67 3 6 3 57 4 7 3 55 5 8 3 51 6 9 3 53 7 10 3 53 8 11 8 55 1
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2020-12-07 14:11:40一、次数分布概况次数分布一般是初步整理好一组数据后,将同一组或同一类观测值的原始数据整理成频次分布表,表现数据在各个分组区间内的散布情况。举例来说,搜集到一个班级60人的考试成绩,这... -
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