如何使列值成为索引，然后计算多个其他列中的频率

Question

所以我有以下数据：

data = pd.DataFrame({'First' : ['a', 'b', 'b', 'c','a','d','d','d','c'], 'Second' : ['a','c','c','c','c','d','d','b','b'],'Third' : ['a','a','d','d','d','d','d','b','b']})

我想将“First”列的值（与“Second”和“Third”列相同）作为索引并计算每列中这些值的频率，以便制作堆积条形图.我还想将堆积条形图中的频率显示为百分比，但这是另一个问题。

我试图以某种方式对数据进行分组，然后计算值或大小，但我似乎没有弄清楚。 这是我尝试过的：

#some how grouby
choices=dfg['First']
dfg['Choices']=choices
dfg.head()
dfg=dfg.groupby(['Choices'])['First','Second Choice','Third Choice']

#value counts
dfg['First'].value_counts()

#size value
dfg= dfg.groupby(['First', 'Second Choice']).size()
dfg

如果有人有任何建议，我将不胜感激！

Answer 1

我认为您需要计算每列的值：

df = data.apply(pd.value_counts)
print (df)
   First  Second  Third
a      2       1    2.0
b      2       2    2.0
c      2       4    NaN
d      3       2    5.0

然后由DataFrame.plot.bar绘制：

df.plot.bar()