compartivo.md

Esses dois codigos tem o mesmo resultado

paises <- c("Canadá","China","China","China","Estados Unidos",
          "Japão","Índia","Japão","Japão","México","Estados Unidos",
          "Índia","Estados Unidos","Estados Unidos","China","Alemanha",
          "Inglaterra","Estados Unidos","Japão","Inglaterra",
          "Estados Unidos","China","Índia","Canadá","Estados Unidos",
          "Índia","México","Índia","Suécia","Alemanha","China","China",
          "China","China","Estados Unidos","Japão","Japão","Alemanha",
          "Paquistão","Índia","Estados Unidos","China","Estados Unidos",
          "China","China","Japão","Índia","Japão","Índia","México")

tabela <- table(as.data.frame(paises))
tabela

import pandas as pd


paises = ["Canadá","China","China","China","Estados Unidos",
          "Japão","Índia","Japão","Japão","México","Estados Unidos",
          "Índia","Estados Unidos","Estados Unidos","China","Alemanha",
          "Inglaterra","Estados Unidos","Japão","Inglaterra",
          "Estados Unidos","China","Índia","Canadá","Estados Unidos",
          "Índia","México","Índia","Suécia","Alemanha","China","China",
          "China","China","Estados Unidos","Japão","Japão","Alemanha",
          "Paquistão","Índia","Estados Unidos","China","Estados Unidos",
          "China","China","Japão","Índia","Japão","Índia","México"]
          
tabela = pd.DataFrame(list(set(paises)), columns=["paises"])
for pais in set(paises):
    tabela.loc[tabela.paises == pais, "frequencias"] = paises.count(pais)
tabela

Esse é o resultado:

jtemporal/compartivo.md