Contar valores

Parte de la sección Datos y gráficos del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 42 de 60.

Este capítulo convierte tablas sin procesar en resúmenes claros, empezando por la pregunta más sencilla: ¿cuántos hay de cada uno? Seis pedidos de panadería, contados:

Gráfico de barras de seis pedidos de panadería contados por producto: 3 panes, 2 pasteles, 1 tarta; la barra más alta aparece primero

value_counts() realiza el recuento:

orders = pd.DataFrame({"item": ["bread", "cake", "bread", "pie", "cake", "bread"]})
counts = orders["item"].value_counts()
print(counts)

Esto imprime:

item
bread    3
cake     2
pie      1
Name: count, dtype: int64

Una fila por cada valor diferente, empezando por el más común. counts.index[0] es el valor más frecuente, counts.iloc[0] su recuento y len(counts) el número de valores diferentes.

Los recuentos son lo primero que debes revisar en cualquier columna de la que aprenderá un modelo: qué predomina, qué es poco frecuente y qué es un error tipográfico.

Desafío

Intermedio

Un sistema de bicicletas compartidas guardó sus últimos 30 alquileres en bikes.csv. El equipo quiere obtener rápidamente un perfil de algunas columnas, y el código inicial lee sus nombres en columns.

Para cada columna, en orden, imprime una línea: su nombre, cuántos valores diferentes contiene y su valor más común con el recuento de ese valor.

Para dos columnas de otro archivo, el resultado se ve así:

color: 3 different values, most often red (12)
size: 4 different values, most often M (9)

Pruébalo tú mismo

import pandas as pd

rentals = pd.read_csv("bikes.csv")

# Los nombres de las columnas que se deben mostrar
n = int(input())
columns = []
for i in range(n):
    columns.append(input())

# Escribe tu código a continuación