Re порядка панды серии на будний

Используя панд, я вытащил в файл CSV, а затем создал ряд данных, чтобы выяснить, в какие дни недели имеют наибольшее количество аварий:Re порядка панды серии на будний

crashes_by_day = bc['DAY_OF_WEEK'].value_counts()

Я тогда построил это, но, разумеется, он отображает их в том же ранжированном порядке, что и серия.

crashes_by_day.plot(kind='bar')

Что является наиболее эффективным способом повторно ранга они до пн, вт, ср, Тейру, Пт, Сб, Вс?

Должен ли я разбить его в список? Благодарю.

источник

2016-02-04 Simon

Вы можете разместить небольшую копию-pastable версию 'bc'? – atomh33ls

Это рабочая станция GitHub, если это помогает? https://github.com/jakc/ExploringBikeCrashes/blob/master/ExploringBikeCrashData.ipynb – Simon

Вы можете использовать Ordered Categorical, а затем sort_index:

print bc 
    DAY_OF_WEEK a b 
0  Sunday 0.7 0.5 
1  Monday 0.4 0.1 
2  Tuesday 0.3 0.2 
3 Wednesday 0.4 0.1 
4  Thursday 0.3 0.6 
5  Friday 0.4 0.9 
6  Saturday 0.3 0.2 
7  Sunday 0.7 0.5 
8  Monday 0.4 0.1 
9  Tuesday 0.3 0.2 
10 Wednesday 0.4 0.1 
11 Thursday 0.3 0.6 
12  Friday 0.4 0.9 
13 Saturday 0.3 0.2 
14  Sunday 0.7 0.5 
15  Monday 0.4 0.1 
16  Tuesday 0.3 0.2 
17 Wednesday 0.4 0.1 
18 Thursday 0.3 0.6 
19  Friday 0.4 0.9 
20 Saturday 0.3 0.2

bc['DAY_OF_WEEK'] = pd.Categorical(bc['DAY_OF_WEEK'], categories=['Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday','Saturday', 'Sunday'], ordered=True) 
print bc['DAY_OF_WEEK'] 
0  Sunday 
1  Monday 
2  Tuesday 
3  Wednesday 
4  Thursday 
5  Friday 
6  Saturday 
7  Sunday 
8  Monday 
9  Tuesday 
10 Wednesday 
11  Thursday 
12  Friday 
13  Saturday 
14  Sunday 
15  Monday 
16  Tuesday 
17 Wednesday 
18  Thursday 
19  Friday 
20  Saturday 
Name: DAY_OF_WEEK, dtype: category 
Categories (7, object): [Monday < Tuesday < Wednesday < Thursday < Friday < Saturday < Sunday]

crashes_by_day = bc['DAY_OF_WEEK'].value_counts() 
crashes_by_day = crashes_by_day.sort_index() 
print crashes_by_day 
Monday  3 
Tuesday  3 
Wednesday 3 
Thursday  3 
Friday  3 
Saturday  3 
Sunday  3 
dtype: int64 

crashes_by_day.plot(kind='bar')

Следующая возможное решение без Categorical устанавливается сортировка картированием:

crashes_by_day = bc['DAY_OF_WEEK'].value_counts().reset_index() 
crashes_by_day.columns = ['DAY_OF_WEEK', 'count'] 
print crashes_by_day 
    DAY_OF_WEEK count 
0 Thursday  3 
1 Wednesday  3 
2  Friday  3 
3  Tuesday  3 
4  Monday  3 
5 Saturday  3 
6  Sunday  3 

days = ['Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday','Saturday', 'Sunday'] 
mapping = {day: i for i, day in enumerate(days)} 
key = crashes_by_day['DAY_OF_WEEK'].map(mapping) 
print key 
0 3 
1 2 
2 4 
3 1 
4 0 
5 5 
6 6 
Name: DAY_OF_WEEK, dtype: int64 

crashes_by_day = crashes_by_day.iloc[key.argsort()].set_index('DAY_OF_WEEK')

print crashes_by_day 
      count 
DAY_OF_WEEK  
Monday   3 
Tuesday   3 
Wednesday  3 
Thursday   3 
Friday   3 
Saturday   3 
Sunday   3 

crashes_by_day.plot(kind='bar')

источник

2016-02-04 06:36:42 jezrael

Пошел с упорядоченным категорическим подходом, кажется самым элегантным? Теперь я немного читаю об этом. Благодаря нагрузкам. – Simon

Решение «Категориальное» является более элегантным и более быстрым. – jezrael

Хороший ответ, я нашел это весьма полезным. –

Re порядка панды серии на будний

ответ

Смежные вопросы