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advanced value counts

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Advanced-Value-Countsへようこそ

Advanced-Value-Countsは、Pandas ' .value_counts() 、. .groupby() 、およびSeabornを使用するAdvancedValueCountsクラスを含むPython-Packageです。このパッケージの可能性は、グループ化後に列のカウントの情報を必要とする場合、そのピークにあります： df.groupby(groupby_col)[column].value_counts() 。 AdvancedValueCountsの使用方法に関する使用法を参照してください。この中程度の記事を読むか、このパッケージの付加価値に関する説明については、このノートブックを参照してください。

Pypiを使用しているユーザー向けのインストール
PYPIのないユーザー向けのインストール
使用法
貢献者向けのインストール

Pypiを使用しているユーザー向けのインストール

 pip install advanced-value-counts

エラーが浮上する場合は、PIPとSetUptoolsをアップグレードしてください

 python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install --upgrade setuptools

PYPIのないユーザー向けのインストール

 git clone https://github.com/sTomerG/advanced-value-counts.git
cd advanced-value-counts
pip install -e .
# optional but potentially crucial
pip install -r requirements/requirements.txt

Advanced-Value-Countsディレクトリでインストールが成功したかどうかをテストするために

 pytest

使用法

以下の例では、KaggleのTitanic Datasetの変更されたバージョンを使用しています。これは、このgitrepoにあります。

このノートブックのコードはここにあります。

 from advanced_value_counts . avc import AdvancedValueCounts
import pandas as pd

# read in the data file
df = pd . read_csv ( '../tests/data/titanic.csv' , usecols = [ 'CabinArea' , 'Title' ])
df . head ()

	Cabinarea	タイトル
0	ナン	氏
1	c	夫人
2	ナン	逃す。
3	c	夫人
4	ナン	氏

 # create an instance of AdvancedValueCounts
avc = AdvancedValueCounts ( df = df , column = 'Title' )

# print the AdvancedValueCounts DataFrame
avc . avc_df

	比率	カウント
タイトル
氏	0.580247	517
逃す。	0.204265	182
夫人	0.140292	125
マスター。	0.044893	40
_NA	0.007856	7
牧師	0.006734	6
選考科目。	0.002245	2
列	0.002245	2
mlle。	0.002245	2
伯爵夫人。	0.001122	1
キャプテン。	0.001122	1
MS。	0.001122	1
お客様。	0.001122	1
レディ。	0.001122	1
mme。	0.001122	1
ドン。	0.001122	1
ジョンキール。	0.001122	1

min_group_countを5に設定して、小グループを'_other'グループにグループ化します

 avc . min_group_count = 5
avc . avc_df

	比率	カウント
タイトル
氏	0.580247	517
逃す。	0.204265	182
夫人	0.140292	125
マスター。	0.044893	40
_他の	0.015713	14
_NA	0.007856	7
牧師	0.006734	6

AdvancedValueCountsクラスのパラメーターは、単一の列の小グループを調整します。

 dropna : bool = False
min_group_count : int = 1 # does not effect NA or the '_other' group
min_group_ratio : float = 0 # does not effect NA or the '_other' group

df.groupby(groupby_col)[column].value_counts()の動作を模倣するために、parameter groupy_col: str = Noneと組み合わせてcolumnを使用することも可能です。

 avc_grouped = AdvancedValueCounts ( df = df , column = 'Title' , groupby_col = 'CabinArea' )
avc_grouped . avc_df

		カウント	subgroup_ratio	subgr_r_diff_subgr_all	R_VS_TOTAL
Cabinarea	タイトル
a	列	1	0.066667	0.064422	0.001122
	レディ。	1	0.066667	0.065544	0.001122
	マスター。	1	0.066667	0.021773	0.001122
	氏	11	0.733333	0.153086	0.012346
	お客様。	1	0.066667	0.065544	0.001122
...	...	...	...	...	...
_NA	夫人	81	0.117904	-0.022388	0.090909
	MS。	1	0.001456	0.000333	0.001122
	牧師	6	0.008734	0.002000	0.006734
	_NA	4	0.005822	-0.002034	0.004489
	_合計	687	1.000000	0.000000	0.771044

74行×4列

データの概要をより適切に取得するには、グループサイズを調整し、比率の回転に属性を設定します

 avc_grouped . min_group_ratio = 0.05
avc_grouped . min_subgroup_count = 5
avc_grouped . round_ratio = 3
avc_grouped . avc_df

		カウント	subgroup_ratio	subgr_r_diff_subgr_all	R_VS_TOTAL
Cabinarea	タイトル
b	逃す。	14	0.298	0.094	0.016
	氏	16	0.340	-0.240	0.018
	夫人	10	0.213	0.073	0.011
	_NA	1	0.021	0.013	0.001
	_他の	6	0.127	0.111	0.007
	_合計	47	1.000	0.000	0.053
c	逃す。	12	0.203	-0.001	0.013
	氏	29	0.492	-0.088	0.033
	夫人	14	0.237	0.097	0.016
	_NA	1	0.017	0.009	0.001
	_他の	3	0.051	0.035	0.003
	_合計	59	1.000	0.000	0.066
_全て	マスター。	40	0.045	ナン	0.045
	逃す。	182	0.204	ナン	0.204
	氏	517	0.580	ナン	0.580
	夫人	125	0.140	ナン	0.140
	牧師	6	0.007	ナン	0.007
	_NA	7	0.008	ナン	0.008
	_他の	14	0.016	ナン	0.016
	_合計	891	1.000	ナン	1.000
_NA	マスター。	33	0.048	0.003	0.037
	逃す。	135	0.197	-0.007	0.152
	氏	424	0.617	0.037	0.476
	夫人	81	0.118	-0.022	0.091
	牧師	6	0.009	0.002	0.007
	_NA	4	0.006	-0.002	0.004
	_他の	4	0.006	-0.010	0.004
	_合計	687	1.000	0.000	0.771
_他の	マスター。	5	0.051	0.006	0.006
	逃す。	21	0.214	0.010	0.024
	氏	48	0.490	-0.090	0.054
	夫人	20	0.204	0.064	0.022
	_NA	1	0.010	0.002	0.001
	_他の	3	0.031	0.015	0.003
	_合計	98	1.000	0.000	0.110

AdvancedValueCountsクラスのパラメータは、グループ化されたAdvancedValueCountsでグループ化するために調整します

 # for groupby_col:
dropna : bool = False
max_groups : int = None # does not effect NA or the '_other' group
min_group_count : int = 1 # does not effect NA or the '_other' group
min_group_ratio : float = 0 # does not effect NA or the '_other' group

# for column:
dropna : bool = False
max_subgroups : int = None # does not effect NA or the '_other' group
min_subgroup_count : int = 1 # does not effect NA or the '_other' group
min_subgroup_ratio : float = 0 # does not effect NA or the '_other' group
min_subgroup_ratio_vs_total : float = 0 # does not effect NA or the '_other' group

AdvancedValueCounts.avc_dfのプロットを取得するには：

 avc_grouped . get_plot ( normalize = True ) # normalize = True is default value

値カウントプロット

'_all'や'_total'などのsummary_statisticsを使用せずにデータフレームを取得するには：

 avc_grouped . unsummerized_df

		カウント	subgroup_ratio	subgr_r_diff_subgr_all	R_VS_TOTAL
Cabinarea	タイトル
b	逃す。	14	0.298	0.094	0.016
	氏	16	0.340	-0.240	0.018
	夫人	10	0.213	0.073	0.011
	_NA	1	0.021	0.013	0.001
	_他の	6	0.127	0.111	0.007
c	逃す。	12	0.203	-0.001	0.013
	氏	29	0.492	-0.088	0.033
	夫人	14	0.237	0.097	0.016
	_NA	1	0.017	0.009	0.001
	_他の	3	0.051	0.035	0.003
_NA	マスター。	33	0.048	0.003	0.037
	逃す。	135	0.197	-0.007	0.152
	氏	424	0.617	0.037	0.476
	夫人	81	0.118	-0.022	0.091
	牧師	6	0.009	0.002	0.007
	_NA	4	0.006	-0.002	0.004
	_他の	4	0.006	-0.010	0.004
_他の	マスター。	5	0.051	0.006	0.006
	逃す。	21	0.214	0.010	0.024
	氏	48	0.490	-0.090	0.054
	夫人	20	0.204	0.064	0.022
	_NA	1	0.010	0.002	0.001
	_他の	3	0.031	0.015	0.003

貢献者向けのインストール

 git clone https://github.com/sTomerG/advanced-value-counts.git
cd advanced-value-counts
python3 -m venv .venv

仮想環境をアクティブにします

Windows：

 ..venvScriptsactivate

Linux / macos：

 source .venv/bin/activate

要件をインストールします

 python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements/requirements.txt

すべてが適切に機能するかどうかをテストします

（非推奨事項が予想されます）

Toxで

tox

トックスなし

 pip install -e .
pytest

拡大する

追加情報

バージョン 1.0.0
タイプ AI ソースコード
更新時間 2025-09-12
サイズ 108.79KB
から Github

advanced value counts

Advanced-Value-Countsへようこそ

Pypiを使用しているユーザー向けのインストール

PYPIのないユーザー向けのインストール

使用法

貢献者向けのインストール

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