在 Pandas value_counts() 中提取值

Posted 2023-02-23

【中文标题】在 Pandas value_counts() 中提取值

【英文标题】：Extract values in Pandas value_counts()

【发布时间】：2016-06-02 02:35:46

【问题描述】：

假设我们使用了 pandas dataframe[column].value_counts() 输出：

 apple   5 
 sausage 2
 banana  2
 cheese  1

如何按照上面显示的从最大值到最小值的顺序提取值？

例如：[apple,sausage,banana,cheese]

【问题讨论】：

您能提供一个MCVE吗？您使用的是dataframe.value_counts() 还是series.value_counts()？你有什么数据类型的输出？

请注意，value_counts() 的输出是一个系列，因此可以使用任何系列方法，但通常您只需将其保存为原样，这取决于您以后要使用它做什么。

【参考方案1】：

提取值的最佳方法是执行以下操作

json.loads(dataframe[column].value_counts().to_json())

这将返回一个字典，您可以像使用任何其他字典一样使用它。使用值或键。

 "apple": 5, "sausage": 2, "banana": 2, "cheese": 1

【讨论】：

sorted(dict, key=lambda key: -dict[key])

【参考方案2】：

如果有人在 cmets 中错过了，试试这个：

dataframe[column].value_counts().to_frame()

【参考方案3】：

#!/usr/bin/env python

import pandas as pd

# Make example dataframe
df = pd.DataFrame([(1, 'Germany'),
                   (2, 'France'),
                   (3, 'Indonesia'),
                   (4, 'France'),
                   (5, 'France'),
                   (6, 'Germany'),
                   (7, 'UK'),
                   ],
                  columns=['groupid', 'country'],
                  index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])

# What you're looking for
values = df['country'].value_counts().keys().tolist()
counts = df['country'].value_counts().tolist()

现在，print(df['country'].value_counts()) 给出：

France       3
Germany      2
UK           1
Indonesia    1

而print(values) 给出：

['France', 'Germany', 'UK', 'Indonesia']

而print(counts) 给出：

[3, 2, 1, 1]

【参考方案4】：

首先，如果尚未按这种方式排序，则必须先将 dataframe count 列 max min min min。在您的帖子中，它的顺序已经正确，但无论如何我都会sort：

dataframe.sort_index(by='count', ascending=[False])
    col     count
0   apple   5
1   sausage 2
2   banana  2
3   cheese  1 

然后你可以将col列输出到一个列表中：

dataframe['col'].tolist()
['apple', 'sausage', 'banana', 'cheese']

【参考方案5】：

试试这个：

dataframe[column].value_counts().index.tolist()
['apple', 'sausage', 'banana', 'cheese']

【讨论】：

太棒了！另一方面，当您打印 dataframe[column].value_counts() 时，您会在底部获得一个 dtype。有没有办法不得到那个？

试试：dataframe[column].value_counts().to_frame()

一个选项.value_counts().index和.value_counts().values