Conteggio dei valori

Fa parte della sezione Dati e grafici del percorso Machine Learning di Coddy. Lezione 42 di 60.

Questo capitolo trasforma tabelle grezze in riepiloghi chiari, partendo dalla domanda più semplice: quanti di ciascuno? Sei ordini di prodotti da forno, conteggiati:

Un grafico a barre dei sei ordini di prodotti da forno conteggiati per articolo: pane 3, torta 2, crostata 1, con la barra più alta per prima

value_counts() esegue il conteggio:

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

Questo stampa:

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

Una riga per ogni valore diverso, dal più comune al meno comune. counts.index[0] è il valore più frequente, counts.iloc[0] il suo conteggio e len(counts) il numero di valori diversi.

I conteggi sono il primo aspetto da osservare in qualsiasi colonna da cui un modello apprenderà: cosa prevale, cosa è raro e cosa è un refuso.

Sfida

Medio

Un servizio di bike sharing ha conservato le sue ultime 30 corse in bikes.csv. Il team vuole un profilo rapido di alcune colonne e il codice iniziale legge i loro nomi in columns.

Per ogni colonna, nell’ordine, stampa una riga: il suo nome, quanti valori diversi contiene e il suo valore più frequente con il conteggio di quel valore.

Per due colonne di un altro file, l’output è simile a questo:

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

Provalo tu

import pandas as pd

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

# The names of the columns to report
n = int(input())
columns = []
for i in range(n):
    columns.append(input())

# Write your code below