如何从Pandas的value_counts()中提取数值名称和计数

在这篇文章中，我们将学习如何使用panda的values_count()来提取名字和值。panda库中配备了许多有用的函数，’value_counts’就是其中之一。这个函数返回pandas数据框中唯一项目的计数。

语法:

<object>.value_count()

方法:

• 导入所需模块
• 制作数据框架
• Process using value_count()
• Display data

例子1：要打印所有唯一的国家和列表中的第一个国家名称。

tolist()函数返回一个值的列表。

语法: Index.tolist()

参数 : None

返回: list

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Make example dataframe
df = pd.DataFrame([(1, 'Germany'),
                   (2, 'France'),
                   (3, 'Indonesia'),
                   (4, 'France'),
                   (5, 'France'),
                   (6, 'Germany'),
                   (7, 'UK'),
                   (8, 'India'),
                   (9, 'India'),
                   (10, 'Germany')
                   ],
                  columns=['groupid', 'country'],
                  index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'])
  
  
# print all unique country name in the list
su1 = df['country'].value_counts().index.tolist()
print(su1)
  
# print 1st unique country name present in a list
su2 = df['country'].value_counts().index.tolist()[0]
print(su2)

输出:

示例2：要打印该列的所有唯一值和该列的第一个值。

value_count()计算一个列中数值的唯一出现次数

语法 : Index.value_count()

参数： 无

返回：该列中每个唯一值出现的次数。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Make example dataframe
df = pd.DataFrame([(1, 'Germany'),
                   (2, 'France'),
                   (3, 'Indonesia'),
                   (4, 'France'),
                   (5, 'France'),
                   (6, 'Germany'),
                   (7, 'UK'),
                   (8, 'India'),
                   (9, 'India'),
                   (10, 'Germany')
                   ],
                  columns=['groupid', 'country'],
                  index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'])
  
  
# print country name and counts
su3 = df['country'].value_counts()
print(su3)
  
# print 1st country count in a list
su4 = df['country'].value_counts()[0]
print(su4)

输出:

例子3：使用一个循环从一个列表中打印我们的数据。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Make example dataframe
df = pd.DataFrame([(1, 'Germany'),
                   (2, 'France'),
                   (3, 'Indonesia'),
                   (4, 'France'),
                   (5, 'France'),
                   (6, 'Germany'),
                   (7, 'UK'),
                   (8, 'India'),
                   (9, 'India'),
                   (10, 'Germany')
                   ],
                  columns=['groupid', 'country'],
                  index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'])
  
  
# printing names and count using loop.
for idx, name in enumerate(df['country'].value_counts().index.tolist()):
    print('Name :', name)
    print('Counts :', df['country'].value_counts()[idx])

输出:

例子4：以条形图的形式打印我们的数据。

语法： matplotlib.pyplot.plot(kind=' ')

参数: kind: 图形的类型，即直线、条形。

返回：返回一个图形。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Make example dataframe
df = pd.DataFrame([(1, 'Germany'),
                   (2, 'France'),
                   (3, 'Indonesia'),
                   (4, 'France'),
                   (5, 'France'),
                   (6, 'Germany'),
                   (7, 'UK'),
                   (8, 'India'),
                   (9, 'India'),
                   (10, 'Germany')
                   ],
                  columns=['groupid', 'country'],
                  index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'])
  
  
# Display data in a form of Graph
df['country'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()

输出: