time_zones[:10]
Out[19]:
[u'America/New_York',
u'America/Denver',
u'America/New_York',
u'America/Sao_Paulo',
u'America/New_York',
u'America/New_York',
u'Europe/Warsaw',
u'',
u'',
u'']
接下来对时区进行计数，这里使用两种方法，一种使用Python标准库，另一个比较简（使用pandas）。
def get_counts(sequence):
counts = {}
for x in sequence:
if x in counts:
counts[x] += 1
else:
counts[x] = 1
return counts get_counts(time_zones[:10])
Out[21]:
{u'': 3,
u'America/Denver': 1,
u'America/New_York': 4,
u'America/Sao_Paulo': 1,
u'Europe/Warsaw': 1}
使用标准款，简洁版
from collections import defaultdict def get_counts2(sequence):
counts = defaultdict(int) # 所有的值均会被初始化为0
for x in sequence:
counts[x] += 1
return counts get_counts2(time_zones[:10])
Out[24]: defaultdict(<type 'int'>, {u'Europe/Warsaw': 1, u'America/Denver': 1, u'America/Sao_Paulo': 1, u'': 3, u'America/New_York': 4})
要它对时区进行处理，传入time_zones传入即可:
counts = get_counts(time_zones) counts['America/New_York']
Out[27]: 1251 len(time_zones)
Out[28]: 3440
得到前10位的时区及计数值:
def top_counts(count_dict, n = 10):
value_key_pairs = [(count,tz) for tz,count in count_dict.items()]
value_key_pairs.sort()
return value_key_pairs[-n:] # 得到倒数第n个数到最后 top_counts(counts)
Out[30]:
[(33, u'America/Sao_Paulo'),
(35, u'Europe/Madrid'),
(36, u'Pacific/Honolulu'),
(37, u'Asia/Tokyo'),
(74, u'Europe/London'),
(191, u'America/Denver'),
(382, u'America/Los_Angeles'),
(400, u'America/Chicago'),
(521, u''),
(1251, u'America/New_York')]
使用collection.Counter类，使这个任务变的简单：
from collections import Counter counts = Counter(time_zones) counts.most_common(10)
Out[33]:
[(u'America/New_York', 1251),
(u'', 521),
(u'America/Chicago', 400),
(u'America/Los_Angeles', 382),
(u'America/Denver', 191),
(u'Europe/London', 74),
(u'Asia/Tokyo', 37),
(u'Pacific/Honolulu', 36),
(u'Europe/Madrid', 35),
(u'America/Sao_Paulo', 33)]
DataFrame是pandas中最重要的数据结构，用于将数据表示为一个表格。从一组数据中创建DataFrame：
from pandas import DataFrame, Series import pandas as pd; import numpy as np frame = DataFrame(records) frame
Out[38]:
frame['tz'][:10]
Out[40]:
0 America/New_York
1 America/Denver
2 America/New_York
3 America/Sao_Paulo
4 America/New_York
5 America/New_York
6 Europe/Warsaw
7
8
9
Name: tz, dtype: object
这里frame的输出形式是摘要视图，主要用于较大的DataFrame对象。frame['tz']所返回的Series对象有一个value_counts方法，改方法可以让我们得到所需的信息：
tz_counts = frame['tz'].value_counts() tz_counts[:10]
Out[42]:
America/New_York 1251
521
America/Chicago 400
America/Los_Angeles 382
America/Denver 191
Europe/London 74
Asia/Tokyo 37
Pacific/Honolulu 36
Europe/Madrid 35
America/Sao_Paulo 33
dtype: int64
利用绘图库（matplotlib）为这段数据生成一张的图片。
为此，先给记录中未知或缺失的时区填上一个替代值。fillna函数可以替代缺失值（NA），而未知值（空字符串）则可通过 布尔型数组索引加以替换：
clean_tz = frame['tz'].fillna('Missing') # 替换缺失值（NA）
clean_tz[clean_tz == ''] = 'Unknown' # 未知值通过布尔型数组索引加以替换，注意这里的 clean_tz是 Series对象
tz_counts = clean_tz.value_counts()
tz_counts[:10]
Out[46]:
America/New_York 1251
Unknown 521
America/Chicago 400
America/Los_Angeles 382
America/Denver 191
Missing 120
Europe/London 74
Asia/Tokyo 37
Pacific/Honolulu 36
Europe/Madrid 35
dtype: int64
tz_counts[:10].plot(kind='barh', rot=0)
Out[52]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xf6de430>
results = Series([x.split()[0] for x in frame.a.dropna()]) results[:5]
Out[65]:
0 Mozilla/5.0
1 GoogleMaps/RochesterNY
2 Mozilla/4.0
3 Mozilla/5.0
4 Mozilla/5.0
dtype: object results.value_counts()[:]
Out[66]:
Mozilla/5.0 2594
Mozilla/4.0 601
GoogleMaps/RochesterNY 121
Opera/9.80 34
TEST_INTERNET_AGENT 24
GoogleProducer 21
Mozilla/6.0 5
BlackBerry8520/5.0.0.681 4
dtype: int64
按Windows和非Windows用户对时区统计信息进行分解。
由于有agent缺失值，首先将他们从数据中移除：
cframe = frame[frame.a.notull()]
根据a值计算出各行是否是Windows：
根据时区和新得到的操作系统列表对数据进行分组
通过size对分组结果进行计数（类似上面value_counts()），并用unstack（）对计数结果进行重塑：
operating_system = np.where(cframe['a'].str.contains('Windows'),
'Windows', 'Not Windows')
operating_system[:5]
Out[79]:
array(['Windows', 'Not Windows', 'Windows', 'Not Windows', 'Windows'],
dtype='|S11')
by_tz_os = cframe.groupby(['tz', operating_system])
by_tz_os
Out[81]: <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x0F9C4D30>
agg_counts = by_tz_os.size().unstack().fillna(0) # 拆分列
agg_counts[:10]
Out[83]:
Not Windows Windows
tz
245 276
Africa/Cairo 0 3
Africa/Casablanca 0 1
Africa/Ceuta 0 2
Africa/Johannesburg 0 1
Africa/Lusaka 0 1
America/Anchorage 4 1
America/Argentina/Buenos_Aires 1 0
America/Argentina/Cordoba 0 1
America/Argentina/Mendoza 0 1
没有拆分列是这种效果（unstack）:
Out[87]:
tz
Not Windows 245
Windows 276
Africa/Cairo Windows 3
Africa/Casablanca Windows 1
Africa/Ceuta Windows 2
dtype: int64
# 用于按升序排列
# 行相加(win+nowin之和,排序),返回数值从小到大的索引值
indexer = agg_counts.sum(1).argsort() indexer[:10]
Out[90]:
tz
24
Africa/Cairo 20
Africa/Casablanca 21
Africa/Ceuta 92
Africa/Johannesburg 87
Africa/Lusaka 53
America/Anchorage 54
America/Argentina/Buenos_Aires 57
America/Argentina/Cordoba 26
America/Argentina/Mendoza 55
dtype: int64
通过take，截取了最后10行：（根据索引截取数据）
count_subset = agg_counts.take(indexer)[-10:] count_subset
Out[97]:
Not Windows Windows
tz
America/Sao_Paulo 13 20
Europe/Madrid 16 19
Pacific/Honolulu 0 36
Asia/Tokyo 2 35
Europe/London 43 31
America/Denver 132 59
America/Los_Angeles 130 252
America/Chicago 115 285
245 276
America/New_York 339 912
生成一张条形图，使用stacked=True 来生成一张堆积条形图
count_subset.plot(kind='barh', stacked=True)
Out[98]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xfd535f0>
将各行规划化为“总计为1”，并重新绘图
normed_subset = count_subset.div(count_subset.sum(1), axis=0) normed_subset.plot(kind='barh', stacked=True)
Out[100]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xfd53990>