python中字符串离散化的案例

案例1:统计Genre【类别】字段中单词【电影所属的类别】出现的次数

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import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

file_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\IMDB-Movie-Data.csv"
df = pd.read_csv(file_path)  # 读取csv数据
# 1. 统计Genre字段
temp_list = df["Genre"].str.split(",").tolist()  # [[],[],[]] 嵌套列表 [['Action', 'Adventure', 'Sci-Fi'], ['Adventure', 'Mystery', 'Sci-Fi']...]
genre_list = list(set([j for i in temp_list for j in i]))  # 类别过滤 如柱状图下边的单词 举个例子：若sb 这个单词出现过100次，只统计一次
# 2. 构造全为0的二维数组
zeros_df = pd.DataFrame(np.zeros((df.shape[0], len(genre_list))), columns=genre_list)
# 3. 给每个电影出现分类的位置赋值1
for i in range(df.shape[0]):
    zeros_df.loc[i, temp_list[i]] = 1
# 4. 统计每个分类的电影的数量和
genre_count = zeros_df.sum(axis=0)
# 5. 将电影的数量和升序排序
genre_count = genre_count.sort_values()
# 6. 画图
_x = genre_count.index
_y = genre_count.values
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.bar(range(len(_x)), _y, width=0.4, color="orange")
plt.xticks(range(len(_x)), _x)
plt.show()

有关df的相关知识

# 获得行索引信息
df.index
# 获得列索引信息
df.columns
# 获得df的size
df.shape
# 获得df的行数
df.shape[0]
# 获得df的列数
df.shape[1]
# 获得df中的值
df.values

案例2：现在我们有2015到2017年25万条911的紧急电话的数据，请统计出这些数据中不同类型的紧急情况的次数

数据链接：https://pan.baidu.com/s/13zY2GFzdHWolUHfyoNrogw 
提取码：ggyr 
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import pandas as pd
import numpy as np

file_path = "C:/Users/Administrator/Desktop/911.csv"
df = pd.read_csv(file_path)
temp_list = df["title"].str.split(": ").tolist()
cate_list = list(set([i[0] for i in temp_list]))  # 去重后转换为列表['EMS', 'Traffic', 'Fire']
# 构造全为0的数组
zeros_df = pd.DataFrame(np.zeros((df.shape[0], len(cate_list))), columns=cate_list)
for cate in cate_list:
    zeros_df[cate][df["title"].str.contains(cate)] = 1
sum_ret = zeros_df.sum(axis=0)
print(sum_ret)