<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a fun\u00e7\u00e3o value_counts()<\/strong> no pandas para contar ocorr\u00eancias de valores em uma determinada coluna de um DataFrame.<\/span><\/p>\n Para representar valores como porcentagens, voc\u00ea pode usar um dos seguintes m\u00e9todos:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: representar valores como porcentagens (formatadas como decimais)<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: representar valores como porcentagens (formatadas com s\u00edmbolos de porcentagem)<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 3: representar contagens de valores como porcentagens (com contagens)<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo na pr\u00e1tica com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como contar a ocorr\u00eancia de cada valor na coluna do time<\/strong> e representar as ocorr\u00eancias como uma porcentagem do total, em formato decimal:<\/span><\/p>\n Pelo resultado podemos ver:<\/span><\/p>\n Observe que as porcentagens s\u00e3o formatadas como decimais.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como contar a ocorr\u00eancia de cada valor na coluna da equipe<\/strong> e representar as ocorr\u00eancias como uma porcentagem do total, formatada com s\u00edmbolos de porcentagem:<\/span><\/p>\n Observe que as porcentagens s\u00e3o formatadas como strings com s\u00edmbolos de porcentagem.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como contar a ocorr\u00eancia de cada valor na coluna da equipe<\/strong> e representar as ocorr\u00eancias como n\u00fameros e porcentagens:<\/span><\/p>\n Observe que a coluna de contagem<\/strong> exibe a contagem de cada valor exclusivo na coluna da equipe, enquanto a coluna de porcentagem<\/strong> exibe cada valor exclusivo como uma porcentagem do n\u00famero total de ocorr\u00eancias.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Pandas: como tra\u00e7ar contas de valor<\/a> Voc\u00ea pode usar a fun\u00e7\u00e3o value_counts() no pandas para contar ocorr\u00eancias de valores em uma determinada coluna de um DataFrame. Para representar valores como porcentagens, voc\u00ea pode usar um dos seguintes m\u00e9todos: M\u00e9todo 1: representar valores como porcentagens (formatadas como decimais) df. my_col . value_counts (normalize= True ) M\u00e9todo 2: representar valores como porcentagens (formatadas […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3949","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n df. my_col<\/span> . value_counts<\/span> (normalize= True<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n df. my_col<\/span> . value_counts<\/span> (normalize= True<\/span> ). mul<\/span> ( 100<\/span> ). round<\/span> ( 1<\/span> ). astype<\/span> (str) + ' %<\/span> '<\/strong><\/pre>\n counts = df. my_col<\/span> . value_counts<\/span> ()<\/strong>\npercs = df. my_col<\/span> . value_counts<\/span> (normalize= True<\/span> )<\/strong>\np.d. concat<\/span> ([counts, percs], axis= 1<\/span> , keys=[' count<\/span> ', ' percentage<\/span> '])<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C'],\n ' points<\/span> ': [15, 12, 18, 20, 22, 28, 35, 40]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points\n0 to 15\n1 to 12\n2 B 18\n3 B 20\n4 B 22\n5 B 28\n6 B 35\n7 C 40\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Exemplo 1: Representar valores como porcentagens (formatadas como decimais)<\/strong><\/span><\/h2>\n
#count occurrence of each value in 'team' column as percentage of total\n<\/span>df. team<\/span> . value_counts<\/span> (normalize= True<\/span> )\n\nB 0.625\nAt 0.250\nC 0.125\nName: team, dtype: float64\n<\/strong><\/pre>\n\n
Exemplo 2: Representar valores como porcentagens (formatadas com s\u00edmbolos de porcentagem)<\/strong><\/span><\/h2>\n
#count occurrence of each value in 'team' column as percentage of total\n<\/span>df. team<\/span> . value_counts<\/span> (normalize= True<\/span> ). mul<\/span> ( 100<\/span> ). round<\/span> ( 1<\/span> ). astype<\/span> (str) + ' %<\/span> '\n\nB 62.5%\nAt 25.0%\nC 12.5%\nName: team, dtype: object\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo 3: Representando n\u00fameros de valores como porcentagens (com n\u00fameros)<\/strong><\/span><\/h2>\n
#count occurrence of each value in 'team' column\n<\/span>counts = df. team<\/span> . value_counts<\/span> ()\n\n#count occurrence of each value in 'team' column as percentage of total<\/span>\npercs = df. team<\/span> . value_counts<\/span> (normalize= True<\/span> )\n\n#concatenate results into one DataFrame\n<\/span>p.d. concat<\/span> ([counts, percs], axis= 1<\/span> , keys=[' count<\/span> ', ' percentage<\/span> '])\n\n count percentage\nB 5 0.625\nAt 2 0.250\nC 1 0.125<\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: como usar GroupBy e contagens de valores<\/a>
Pandas: como tra\u00e7ar histogramas por grupo<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"