当前位置：极客教程 > Pandas > Pandas 问答 > Pandas value_counts()中提取值

Pandas value_counts()中提取值

Pandas value_counts()中提取值

在本文中，我们将介绍如何从Pandas value_counts()方法中提取值。value_counts()是Pandas中一个非常有用的方法，可以用于统计某一列中每个值的出现次数。例如，我们有一个名为“fruits”的列，其中包含苹果、香蕉、梨等多种水果，我们可以使用value_counts()方法来获取每个水果出现的次数。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'banana', 'pear', 'apple', 'pear', 'pear']})
counts = df['fruits'].value_counts()

print(counts)
Python

输出结果如下：

pear      3
apple     2
banana    1
Name: fruits, dtype: int64
Python

可以看出，“pear”出现了3次，“apple”出现了2次，“banana”出现了1次。但是有时候，我们需要从value_counts()方法中提取这些值，以便进行进一步的分析。

阅读更多：Pandas 教程

使用index属性提取值

最简单的方法是通过value_counts()方法返回的Series对象的index属性来提取值。如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'banana', 'pear', 'apple', 'pear', 'pear']})
counts = df['fruits'].value_counts()

values = counts.index

print(values)
Python

输出结果如下：

Index(['pear', 'apple', 'banana'], dtype='object')
Python

可以看出，这个Series对象的index属性是一个包含所有不同值的Index对象，我们可以使用.values属性来将其转换为一个NumPy数组：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'banana', 'pear', 'apple', 'pear', 'pear']})
counts = df['fruits'].value_counts()

values = counts.index.values

print(values)
Python

输出结果如下：

['pear' 'apple' 'banana']
Python

使用to_dict()方法以字典形式提取值

另一种常见的方法是使用to_dict()方法将Series对象转换为一个字典，其中包含每个值及其对应的计数值，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'banana', 'pear', 'apple', 'pear', 'pear']})
counts = df['fruits'].value_counts()

values_dict = counts.to_dict()

print(values_dict)
Python

输出结果如下：

{'pear': 3, 'apple': 2, 'banana': 1}
Python

可以看出，这个字典中的键为每个不同的值，而值为其对应的计数。

应用场景

我们可以将这些提取出来的值用于各种分析场景，例如：

  • 找出计数最高的值
  • 删除计数最低的值
  • 将计数最低/最高的几个值替换为“其他（other）”等

下面是一个示例程序，它寻找计数最高的值并打印出来（如果有多个计数最高的值，则打印所有这些值）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'banana', 'pear', 'apple', 'pear', 'pear']})
counts = df['fruits'].value_counts()

max_count = counts.max()
max_values = counts[counts == max_count].index.values

print(f'The maximum count is {max_count}.')
print('The following values have this count:')
for value in max_values:
    print(value)
Python

输出结果如下：

The maximum count is 3.
The following values have this count:
pear
Python

总结

通过本文，我们学习了如何从Pandas value_counts()方法中提取值，并讨论了如何在各种场景中使用这些值进行进一步的分析。希望这篇文章能够对您有所帮助！

Python教程

Python 教程

Python 教程
Tkinter 教程

Tkinter 教程
Pandas 教程

Pandas 教程
NumPy 教程

NumPy 教程
Flask 教程

Flask 教程
Django 教程

Django 教程
PySpark 教程

PySpark 教程
wxPython 教程

wxPython 教程
SymPy 教程

SymPy 教程
Seaborn 教程

Seaborn 教程
SciPy 教程

SciPy 教程
RxPY 教程

RxPY 教程
Pycharm 教程

Pycharm 教程
Pygame 教程

Pygame 教程
PyGTK 教程

PyGTK 教程
PyQt 教程

PyQt 教程
PyQt5 教程

PyQt5 教程
PyTorch 教程

PyTorch 教程
Matplotlib 教程

Matplotlib 教程
Web2py 教程

Web2py 教程
BeautifulSoup 教程

BeautifulSoup 教程

Java教程

Java 教程

Java 教程

Web教程

HTML 教程

HTML 教程
CSS 教程

CSS 教程
CSS3 教程

CSS3 教程
jQuery 教程

jQuery 教程
Ajax 教程

Ajax 教程
AngularJS 教程

AngularJS 教程
TypeScript 教程

TypeScript 教程
WordPress 教程

WordPress 教程
Laravel 教程

Laravel 教程
Next.js 教程

Next.js 教程
PhantomJS 教程

PhantomJS 教程
Three.js 教程

Three.js 教程
Underscore.JS 教程

Underscore.JS 教程
WebGL 教程

WebGL 教程
WebRTC 教程

WebRTC 教程
VueJS 教程

VueJS 教程

数据库教程

SQL 教程

SQL 教程
MySQL 教程

MySQL 教程
MongoDB 教程

MongoDB 教程
PostgreSQL 教程

PostgreSQL 教程
SQLite 教程

SQLite 教程
Redis 教程

Redis 教程
MariaDB 教程

MariaDB 教程

图形图像教程

Vulkan 教程

Vulkan 教程
OpenCV 教程

OpenCV 教程

大数据教程

R语言 教程

R语言 教程

开发工具教程

Git 教程

Git 教程
VSCode 教程

VSCode 教程
Docker 教程

Docker 教程
Gerrit 教程

Gerrit 教程
Excel 教程

Excel 教程

计算机教程

Go语言 教程

Go语言 教程
C++ 教程

C++ 教程

Pandas 精品教程

登录

找回密码？

注册