Pandas 类别频率表中未显示 0 个计数
Not showing 0 counts in Pandas category frequency tables
我正在使用以下 Python 代码来分析分类变量的水平数，并删除超过 53 个水平的变量：
df.select_dtypes(['category']).apply(lambda x: len(set(x)))
我收到以下输出：
Out[1]:
favorite_drink 35
sex 2
title 12
status 3
dtype: int64
我看到变量title有12级。我想分析那12个级别的值，所以我使用：
df['title'].value_counts()
并且我通过变量 title 的先前值的输出接收到成百上千行，这些值现在的频率为 0。为了说明目的，我只显示一个摘要：
Out [2]:
...
361xx 0
460xx 0
178xx 0
607xx 0
Name: title, dtype: int64
我想做的是，value_counts() 函数只显示频率高于 0 的值的频率。我知道 np.nan 值有参数 dropna = False，但是我还没有看到一个零频率。我相信这个话题 here 没有来自 pandas 的解决方案。
我的变量dtypes是：
df.dtypes
Out[3]:
favorite_drink category
sex category
title category
status category
在此先感谢您对解决这一必要性的方法提供的帮助。
您可以简单地过滤您的系列：
c = df['title'].value_counts()
c = c[c > 0]
我正在使用以下 Python 代码来分析分类变量的水平数，并删除超过 53 个水平的变量：
df.select_dtypes(['category']).apply(lambda x: len(set(x)))
我收到以下输出：
Out[1]:
favorite_drink 35
sex 2
title 12
status 3
dtype: int64
我看到变量title有12级。我想分析那12个级别的值，所以我使用：
df['title'].value_counts()
并且我通过变量 title 的先前值的输出接收到成百上千行，这些值现在的频率为 0。为了说明目的，我只显示一个摘要：
Out [2]:
...
361xx 0
460xx 0
178xx 0
607xx 0
Name: title, dtype: int64
我想做的是，value_counts() 函数只显示频率高于 0 的值的频率。我知道 np.nan 值有参数 dropna = False，但是我还没有看到一个零频率。我相信这个话题 here 没有来自 pandas 的解决方案。
我的变量dtypes是：
df.dtypes
Out[3]:
favorite_drink category
sex category
title category
status category
在此先感谢您对解决这一必要性的方法提供的帮助。
您可以简单地过滤您的系列：
c = df['title'].value_counts()
c = c[c > 0]