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。

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