在python中绘制非数值数据答案

【问题标题】：Plotting non-numerical data in python在python中绘制非数值数据
【发布时间】：2020-10-13 11:19:57
【问题描述】：

我是编码初学者，我用python pandas写了一些我不完全理解的代码，需要澄清一下。

假设这是数据，DeathYear、Age、Gender 和 Country 都是 excel 文件中的列。

我看到了这个问题，我使用了这个命令

df.groupby('Gender')['Gender'].count().plot.pie(autopct='%.2f',figsize=(5,5))

它有效，并为我提供了每个性别百分比的饼图，但是我知道的用于数值数据的普通饼图命令看起来像这样

df["Gender"].plot.pie(autopct="%.2f",figsize=(5,5))

我的问题是我们为什么要添加.count()？是将非数字数据转换为数字吗？为什么要使用 group by 并键入两次列 ('Gender')['Gender']？

【问题讨论】：

是的，.count() 将男性和女性转换为有多少男性和多少女性的计数。我建议您尝试不使用第一个 ('Gender') 或不使用第二个 ['Gender'] 的 groupby 语句，看看会发生什么。第一个告诉 pandas 按性别类别对结果进行分组。第二个说只计算性别。
非常感谢。我真的很感激。

【解决方案1】：

我将首先解决您问题的第二部分，因为这样解释更有意义

您使用('Gender')['Gender'] 的原因是它做了两件不同的事情。第一个('Gender') 是groupby 函数的参数。它告诉您希望 DataFrame 按“性别”列分组。请注意，groupby 函数需要有一个列或级别来分组，否则它将不起作用。第二个 ['Gender'] 告诉您只查看生成的 DataFrame 中的“性别”列。查看第二个['Gender'] 所做的最简单的方法是比较df.groupby('Gender').count() 和df.groupby('Gender')['Gender'].count() 的输出，看看会发生什么。
为了清楚起见，我在第一部分省略了一个细节，df.groupby('Gender') 的输出不是 DataFrame，而是实际上是 DataFrameGroupBy 对象。这个对象到底是什么的细节对你的问题并不重要，但关键是要取回一个 DataFrame，你需要一个函数来告诉你在你希望创建的 DataFrame 的行中放入什么。 .count() 函数是这些选项之一（以及许多其他选项，例如 .mean() 等）。在您的情况下，由于您希望总计数制作饼图，.count() 函数正是这样做的；它将计算“女性”和“男性”出现在“性别”列中的次数，该总和将是相应行中的条目。然后可以使用 DataFrame 创建饼图。所以你是正确的，.count() 函数将非数字“女性”和“男性”条目转换为一个数值，该数值对应于这些条目在初始 DataFrame 中出现的频率。

【讨论】：