Python 统计数据集标签的类别及数目操作

为了统计 Python 数据集中标签的类别及数目，我们需要进行以下步骤：

步骤一：读取数据

要统计数据集中标签的类别及数目，我们需要先读取数据，使用Python的pandas库可以实现快速读取数据集。

import pandas as pd 

data = pd.read_csv("data.csv")

上述代码将读取名为 "data.csv" 的数据文件，并将其存储在名为 "data" 的变量中。

步骤二：统计标签类别及数目

接下来，我们需要统计数据集中不同标签类别的出现次数。为此，我们可以使用Python的pandas库中的value_counts()函数。

labels_count = data['label'].value_counts()

上述代码将统计数据集中 "label" 列中每个唯一值出现的次数，并将结果存储在名为 "labels_count" 的变量中。

步骤三：展示统计结果

最后，我们需要将统计结果展示出来。我们可以使用Python的print语句将labels_count输出出来。

print(labels_count)

示例1：

如果你的数据集中包含以下标签：

• A
• A
• B
• C
• C
• C

则经过以上步骤，输出的结果将会是：

C    3
A    2
B    1
Name: label, dtype: int64

说明数据集中共有3种不同的标签类型：A、B和C。其中C出现了3次，A出现了2次，B出现了1次。

示例2：

如果你的数据集中包含以下标签：

• positive
• positive
• positive
• negative
• neutral
• neutral

则经过以上步骤，输出的结果将会是：

positive    3
neutral     2
negative    1
Name: label, dtype: int64

说明数据集中共有3种不同的标签类型：positive、neutral和negative。其中positive出现了3次，neutral出现了2次，negative出现了1次。