python - 如何转换 pandas 数据框，使索引是唯一的一组值，数据是每个值的计数？

Question

我有一个来自多项选择题的 dataframe，它的格式如下:

      Sex Qu1  Qu2  Qu3
Name
Bob    M   1    2    1
John   M   3    3    5
Alex   M   4    1    2
Jen    F   3    2    4
Mary   F   4    3    4

数据是 3 个多项选择题的 1 到 5 评分。我想重新排列数据，以便索引为 range(1,6)，其中 1='bad', 2='poor', 3='ok', 4='good', 5='excellent'，列是相同，数据是值出现次数的计数(不包括性别列)。这基本上是固定 bin 大小和标有字符串的 x 轴的直方图。我喜欢 df.plot() 的输出比 df.hist() 好得多，但我不知道如何重新排列表格给我一个数据直方图。另外，如何将 x-labels 更改为字符串？

Answer 1

Series.value_counts 为您提供所需的直方图:

In [9]: df['Qu1'].value_counts()
Out[9]: 
4    2
3    2
1    1

因此，将此函数应用于这 3 列中的每一列:

In [13]: table = df[['Qu1', 'Qu2', 'Qu3']].apply(lambda x: x.value_counts())

In [14]: table
Out[14]: 
   Qu1  Qu2  Qu3
1    1    1    1
2  NaN    2    1
3    2    2  NaN
4    2  NaN    2
5  NaN  NaN    1

In [15]: table = table.fillna(0)

In [16]: table
Out[16]: 
   Qu1  Qu2  Qu3
1    1    1    1
2    0    2    1
3    2    2    0
4    2    0    2
5    0    0    1

使用 table.reindex 或 table.ix[some_array] 您可以重新排列数据。

要转换为字符串，请使用 table.rename:

In [17]: table.rename(index=str)
Out[17]: 
   Qu1  Qu2  Qu3
1    1    1    1
2    0    2    1
3    2    2    0
4    2    0    2
5    0    0    1

In [18]: table.rename(index=str).index[0]
Out[18]: '1'