Zliczanie wartości

Część sekcji Dane i wykresy ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 42 z 60.

Ten rozdział zmienia surowe tabele w przejrzyste podsumowania, zaczynając od najprostszego pytania: ile jest poszczególnych rzeczy? Policzone sześć zamówień z piekarni:

Wykres słupkowy przedstawiający sześć zamówień z piekarni, pogrupowanych według produktów: chleb 3, ciasto 2, tarta 1; najpierw najwyższy słupek

value_counts() zlicza:

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

To wypisuje:

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

Jeden wiersz dla każdej różnej wartości, zaczynając od najczęstszej. counts.index[0] to najczęstsza wartość, counts.iloc[0] to jej liczba, a len(counts) to liczba różnych wartości.

Liczności to pierwszy wgląd w każdą kolumnę, na której model będzie się uczyć: co dominuje, co jest rzadkie, a co jest literówką.

Wyzwanie

Średni

System udostępniania rowerów przechowywał 30 ostatnich wypożyczeń w pliku bikes.csv. Zespół chce szybko uzyskać profil kilku kolumn, a kod początkowy wczytuje ich nazwy do columns.

Dla każdej kolumny, w podanej kolejności, wypisz jeden wiersz: jej nazwę, liczbę różnych wartości, które zawiera, oraz jej najczęstszą wartość wraz z liczbą jej wystąpień.

Dla dwóch kolumn z innego pliku wynik wygląda tak:

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

Spróbuj swoich sił

import pandas as pd

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

# Nazwy kolumn do wyświetlenia
n = int(input())
columns = []
for i in range(n):
    columns.append(input())

# Napisz swój kod poniżej