在 Pandas value_counts() 中提取值

Extract values in Pandas value_counts()

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到最小的顺序提取值?

例如:[apple,sausage,banana,cheese]

试试这个:

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

首先,您必须 sort countmaxmindataframe 如果它还没有这样排序。在你的 post 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列输出到列表中:

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

print(values) 给出:

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

print(counts)给出:

[3, 2, 1, 1]

如果有人在评论中遗漏了它,试试这个:

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

提取值的最佳方法是执行以下操作

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

这 returns 一本您可以像使用任何其他词典一样使用的词典。使用值或键。

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