访问 pandas 系列的元素

Question

我有一个数据框，我想提取特定列中 0/1 的频率。

df=pd.DataFrame({'A':[0,0,1,0,1]})

df
Out[6]: 
   A
0  0
1  0
2  1
3  0
4  1

正在计算0/1s的出现频率-

df['A'].value_counts()
Out[8]: 
0    3
1    2
Name: A, dtype: int64

type(df['A'].value_counts())
Out[9]: pandas.core.series.Series

我如何提取 0 和 1 的频率，让我们假设两个变量 1 和 0 为 - zeros=3, ones=2

Answer 1

我认为 return 字典会更灵活一些：

In [234]: df['A'].value_counts().to_dict()
Out[234]: {0: 3, 1: 2}

或

In [236]: d = df['A'].astype(str).replace(['0','1'], ['zeros','ones']).value_counts().to_dict()

In [237]: d
Out[237]: {'ones': 2, 'zeros': 3}

In [238]: d['ones']
Out[238]: 2

In [239]: d['zeros']
Out[239]: 3

您也可以直接访问：

In [3]: df['A'].value_counts().loc[0]
Out[3]: 3

In [4]: df['A'].value_counts().loc[1]
Out[4]: 2

Answer 2

解决这个问题的另一种方法是使用collections library和其中的函数counter()。

import collections
c = collections.Counter(df['A'])
c
Out[31]: Counter({0: 3, 1: 2})

count_0s=c.Counter(df['A'])[0]#Returns 3
count_1s=c.Counter(df['A'])[1]#Returns 2

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