Подсчёт значений

Часть раздела Данные и графики путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 42 из 60.

В этой главе необработанные таблицы превращаются в понятные сводки. Начнём с самого простого вопроса: сколько чего? Подсчитаем шесть заказов в пекарне:

Столбчатая диаграмма с подсчётом шести заказов в пекарне по товарам: хлеб — 3, торт — 2, пирог — 1; сначала самый высокий столбец

value_counts() выполняет подсчёт:

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

Это выводит:

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

Одна строка для каждого уникального значения, сначала самое частое. counts.index[0] — самое частое значение, counts.iloc[0] — его количество, а len(counts) — число уникальных значений.

Подсчёты — это первое, на что стоит посмотреть в любом столбце, по которому будет обучаться модель: что встречается чаще всего, что редко, а что является опечаткой.

Задание

Средне

Система велопроката сохранила последние 30 записей об аренде в bikes.csv. Команде нужно быстро получить сводную информацию по нескольким столбцам, а начальный код считывает их названия в columns.

Для каждого столбца по порядку выведите одну строку: его название, количество различных значений и наиболее часто встречающееся значение с количеством его появлений.

Для двух столбцов другого файла вывод выглядит так:

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

Попробуйте сами

import pandas as pd

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

# Названия столбцов, которые нужно вывести
n = int(input())
columns = []
for i in range(n):
    columns.append(input())

# Напишите свой код ниже