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Pandasで1~9の選ばれなかった数字を0でカウントしグラフに表示したい

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barobaro

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1~9の数字をランダムで10個取得してカウントして表示したいのですが
選ばれなかった数字を0でカウントしたい場合どのようにすればいいのでしょうか?
グラフにx軸には1~9を表示してサンプルでは3・6・7が0で表示したいです。
よろしくお願いします。

import pandas as pd
# import random

# list_ = [random.randint(1, 9) for i in range(10)]
# df = pd.DataFrame( data=list_, columns=['num'])

# サンプルのため数字を固定しています
df = pd.DataFrame([1,1,2,2,2,4,5,8,8,9], columns=['num'])

# ['num']だけではcountできないので追加
df['count'] = 1

num_cnt = df.pivot_table(values = 'num', index = 'num', aggfunc = 'count')
# num_cnt
num_cnt.plot.bar()
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checkベストアンサー

0

  • 数えさせるのではなく各行のcountを加算する
  • データフレーム内に1~9が必ず含まれるように行を追加

という考え方なら以下のようにできると思います。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame([1,1,2,2,2,4,5,8,8,9], columns=['num'])
df['count'] = 1

df2 = pd.DataFrame([[i+1, 0] for i in range(9)], columns=['num','count'])
df2 = df.append(df2)

num_cnt = df2.pivot_table(values = 'count', index = 'num', aggfunc = sum)
num_cnt.plot.bar()

plt.show()

追記:別解として「count」は数える対象外のもの(欠損値というのでしょうか)は除外してくれるので、以下のように1~9を追加する際にcount列を欠損値にしてカウントで集約してもできるみたいです。こちらの方が素直かもしれません。(countが数値フィールドなので欠損値は何になるのだろうとdf2を見たらNANになっているようで納得の動作でした)

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame([1,1,2,2,2,4,5,8,8,9], columns=['num'])
df['count'] = 1

df2 = pd.DataFrame([[i+1] for i in range(9)], columns=['num'])
df2 = df.append(df2)

num_cnt = df2.pivot_table(values = 'count', index = 'num', aggfunc = 'count')
num_cnt.plot.bar()

plt.show()

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  • 2018/05/12 19:14

    KSwordOfHasteさんどうもありがとうございます。

    + 数えさせるのではなく各行のcountを加算する
    + データフレーム内に1~9が必ず含まれるように行を追加

    ずっと設定等で表示できないのか調べていて
    なかなか発想を変えて考えることができなかったです。
    すごく勉強になりました。

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