在Pandas中提取值value_counts()

Question

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

 apple   5 
 sausage 2
 banana  2
 cheese  1

如何按上面显示的顺序从中提取值,例如max to min？ [apple,sausage,banana,cheese]

Answer 1

试试这个:

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

Answer 2

#!/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

并print(values)给出:

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

并print(counts)给出:

[3, 2, 1, 1]

Answer 3

如果有人在评论中错过了它,试试这个:

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

Answer 4

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}