python資料處理

遇到乙個問題，需要讀取乙個csv檔案，然後取其中一列，然後求這一列每個資料出現的概率，然後求其資訊熵。

import numpy as np;

import math
import pandas as pd;
df=pd.read_csv("table10.csv") #讀取檔案
h=df.loc[:,'firstseensrcip'].value_counts(normalize=true) #求出其概率
valuelist=list(h.values) #概率輸出位series陣列，將其轉化為list
def entropy(list): #此函式求資訊熵，將list作為引數傳入即可
result=-1;
if(len(list)>0):
result=0;
for x in list:
result=((-x)*math.log(x,2)+result)
return result;
print(entropy(valuelist)) #列印

Python 資料處理

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