使用Pandas value_counts()来获取一个值

在本文中，我们将介绍使用Pandas value_counts()函数来获取一个值的方法。

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什么是Pandas value_counts()函数

Pandas是一个Python数据分析库，value_counts()函数是其中一个非常有用的函数。该函数可以统计一维数组中每个不同值的出现次数，并且按照出现次数从高到低排序。下面是一个简单的例子，演示如何使用该函数：

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])
value_counts = data.value_counts()

print(value_counts)

输出结果如下：

4    4
3    3
2    2
1    1
dtype: int64

我们可以看到，函数返回的是一个Pandas Series对象，其索引为每个不同值，值为其出现的次数。在上面的例子中，数字4出现了4次，数字3出现了3次，以此类推。

如何使用Pandas value_counts()获取一个值

要使用Pandas value_counts()函数获取一个值，只需要将需要统计的数组作为输入，并且将结果存储在一个变量中。然后可以通过索引的方式来获取结果中的一个值。

下面是一个例子，演示如何使用该函数来获取出现最多的值：

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])
value_counts = data.value_counts()
most_common_value = value_counts.index[0]

print(most_common_value)

输出结果如下：

我们可以看到，输出结果为4，这是数组中出现次数最多的值。

同样地，我们可以使用value_counts()函数来获取出现次数最少的值：

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])
value_counts = data.value_counts()
least_common_value = value_counts.index[-1]

print(least_common_value)

输出结果如下：

我们可以看到，输出结果为1，这是数组中出现次数最少的值。