将字典转换为DataFrame并进行频次统计的方法


            首先将一个字典转化为DataFrame，然后以DataFrame中的列进行频次统计。

代码如下：





import pandas as pd

a={'one':['A','A','B','C','C','A','B','B','A','A'],

 'tao':['B','B','C','C','A','A','C','B','C','A'],

 'three':['C','B','A','A','B','B','B','A','C','D']}

b=pd.DataFrame(a)

b.describe()





b是转换后DataFrame，显示如表格：







 one tao three

0 A B C

1 A B B

2 B C A

3 C C A

4 C A B

5 A A B

6 B C B

7 B B A

8 A C C

9 A A D



频次统计如表格：







 one tao three

count 10 10 10

unique 3 3 4

top A C B

freq 5 4 4



其中count是总共变量数量，unique是每列有几个变量，top是频次最高的那个变量，freq是频次最高变量出现的频次。

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