相當於R表的python

Question

我有一個清單

[[12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [6, 0]]

我想計算這個列表中每個元素的頻率。 就像是

freq[[12,6]] = 40

在 R 中，這可以通過table函數獲得。 python3中有類似的東西嗎？

Answer 1

Pandas 有一個名為value_counts()的內置函數。

示例：如果您的 DataFrame 有一列值為 0 和 1，並且您想計算每個列的總頻率，則只需使用以下命令：

df.colName.value_counts()

Answer 2

collections庫中的Counter對象將具有這樣的功能。

from collections import Counter

x = [[12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [6, 0]]

# Since the elements passed to a `Counter` must be hashable, we have to change the lists to tuples.
x = [tuple(element) for element in x]

freq = Counter(x)

print freq[(12,6)]

# Result:  28

Answer 3

假設您無論如何都需要將數據轉換為pandas DataFrame ，以便您擁有

L = [[12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [6, 0]]
df = pd.DataFrame(L, columns=('a', 'b'))

那么你可以按照這個答案中的建議，使用groupby.size() ：

tab = df.groupby(['a', 'b']).size()

tab如下所示：

In [5]: tab
Out[5]:
a   b
0   6    19
6   0    20
12  0    33
    6    28
dtype: int64

並且可以使用unstack()輕松更改為表格形式：

In [6]: tab.unstack()
Out[6]:
b      0     6
a
0    NaN  19.0
6   20.0   NaN
12  33.0  28.0

填充NaN並在您空閑時轉換為int ！

Answer 4

import pandas
x = [[12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [6, 0]] 
ps = pandas.Series([tuple(i) for i in x])
counts = ps.value_counts()
print counts

你會得到如下結果：

(12, 0)    33
(12, 6)    28
(6, 0)     20
(0, 6)     19

對於[(12,6)]你會得到確切的數字，這里是28

關於pandas更多信息，它是強大的 Python 數據分析工具包，您可以在官方文檔中閱讀： http : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

更新：

如果順序無關緊要，只需使用 sorted: ps = pandas.Series([tuple(sorted(i)) for i in x])之后的結果是：

(0, 6)     39
(0, 12)    33
(6, 12)    28

Answer 5

恕我直言，熊貓為這個“制表”問題提供了更好的解決方案：

一維：

my_tab = pd.crosstab(index = df["feature_you_r_interested_in"],
                              columns="count")

比例計數：

my_tab/my_tab.sum()

二維（帶總數）：

cross = pd.crosstab(index=df["feat1"], 
                             columns=df["feat2"],
                             margins=True)

cross

此外，正如其他同事所提到的，pandas value_counts 方法可能就是你所需要的。 如果您願意，您可以將計數作為百分比，這太好了：

df['your feature'].value_counts(normalize=True)

我非常感謝這個博客：

http://hamelg.blogspot.com.br/2015/11/python-for-data-analysis-part-19_17.html

Answer 6

在 Numpy 中，我發現這樣做的最好方法是使用unique ，例如：

import numpy as np

# OPs data
arr = np.array([[12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [6, 0]])

values, counts = np.unique(arr, axis=0, return_counts=True)

# into a dict for presentation
{tuple(a):b for a,b in zip(values, counts)}

給我： {(0, 6): 19, (6, 0): 20, (12, 0): 33, (12, 6): 28}與其他答案匹配

這個例子比我通常看到的要復雜一些，因此需要axis=0選項，如果你只是想要到處都是唯一的值，你可能會錯過：

# generate random values
x = np.random.negative_binomial(10, 10/(6+10), 100000)

# get table
values, counts = np.unique(x, return_counts=True)

# plot
import matplotlib.pyplot as plt
plt.vlines(values, 0, counts, lw=2)

R 似乎讓這種事情變得更方便了！ 上面的 Python 代碼只是plot(table(rnbinom(100000, 10, mu=6))) 。

Answer 7

您可能可以使用列表理解進行一維計數。

L = [[12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [6, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [12, 6], [0, 6], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [0, 6], [12, 0], [0, 6], [12, 6], [6, 0], [12, 6], [12, 6], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [0, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [12, 0], [12, 6], [12, 0], [6, 0], [12, 6], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [12, 0], [6, 0], [6, 0]]
countey = [tuple(x) for x in L]
freq = {x:countey.count(x) for x in set(countey)}

In [2]: %timeit {x:countey.count(x) for x in set(countey)}
        100000 loops, best of 3: 15.2 µs per loop   

In [4]: print(freq)
Out[4]: {(0, 6): 19, (6, 0): 20, (12, 0): 33, (12, 6): 28}

In [5]: print(freq[(12,6)])
Out[5]: 28