我正在使用 Plotly 的散點(diǎn)圖來可視化多個數(shù)據(jù)集。這是我的代碼的一部分。下面，我創(chuàng)建了 scatterpolar 實例：go.Scatterpolar( r=[dataset_dataframe['word_count'].median(), dataset_dataframe['char_count'].median(), dataset_dataframe['capitals'].median(), dataset_dataframe['num_exclamation_marks'].median(), dataset_dataframe['num_punctuation'].median()], name=dataset_name, theta=['No. of Words', 'No. of Characters', 'No. of Capitals', 'No. of Exclamation Marks', 'No. of Punctuations'], fill='toself', line=dict(color='brown'), subplot=subplot_name),)在這里我把它放在一個布局中：fig.update_layout( polar=dict( radialaxis=dict(visible=True, )), title='Dataset Statistics')我對多個數(shù)據(jù)框執(zhí)行此操作，這使我可以輕松地比較它們。結(jié)果很整潔，看起來像這樣：
3 回答
泛舟湖上清波郎朗
TA貢獻(xiàn)1818條經(jīng)驗 獲得超3個贊
stack那你可以試試str.get_dummies
s=df.stack().loc[lambda x : x!=0].astype(str).str.get_dummies().sum(level=0).add_prefix('Has')
Has1 Has2 Has3 Has4 Has5
0 1 1 0 1 0
1 1 1 1 0 1
2 0 1 1 0 0
GCT1015
TA貢獻(xiàn)1827條經(jīng)驗 獲得超4個贊
咱們試試吧：
(df.stack().groupby(level=0)
.value_counts()
.unstack(fill_value=0)
[range(1,6)]
.add_prefix('has')
)
輸出：
has1 has2 has3 has4 has5
0 1 1 0 1 0
1 1 1 1 0 1
2 0 1 1 0 0
慕雪6442864
TA貢獻(xiàn)1812條經(jīng)驗 獲得超5個贊
這是另一種使用方式pd.crosstab：
df_out = df.reset_index().melt('index')
df_out = pd.crosstab(df_out['index'], df_out['value']).drop(0, axis=1).add_prefix('has')
輸出：
value has1 has2 has3 has4 has5
index
0 1 1 0 1 0
1 1 1 1 0 1
2 0 1 1 0 0
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