访问pandas value_counts的第一列

Question

我正在尝试使用Python的pandas包中的value_counts()函数来查找列中项目的频率.这工作并输出以下内容:

57     1811
62      630
71      613
53      217
59      185
68       88
52       70

Name: hospitalized, dtype: int64

其中第一列是项目,右列是列中的频率.

从那里,我想访问第一列项目并在for循环中迭代.我希望能够访问每一行的项目并检查它是否等于另一个值.如果是这样,我希望能够访问第二列并将其除以另一个数字.

我的大问题是从.value_counts()输出访问第一列.是否可以访问此列,如果可以,如何访问？这些列没有任何特定的名称(因为它只是value_counts()输出)所以我不确定如何访问它们.

Answer 1

使用熊猫的iteritems():

df = pd.DataFrame({'mycolumn': [1,2,2,2,3,3,4]})
for val, cnt in df.mycolumn.value_counts().iteritems():
    print 'value', val, 'was found', cnt, 'times'

value 2 was found 3 times
value 3 was found 2 times
value 4 was found 1 times
value 1 was found 1 times

Answer 2

value_counts 返回熊猫系列:

df = pd.DataFrame(np.random.choice(list("abc"), size=10), columns = ["X"])
df["X"].value_counts()
Out[243]: 
c    4
b    3
a    3
Name: X, dtype: int64

对于单个值的数组,您可以使用Series的索引:

vl_list = df["X"].value_counts().index
Index(['c', 'b', 'a'], dtype='object')

它是"索引"类型,但您可以迭代它:

for idx in vl_list:
    print(idx)

c
b
a

或者对于numpy数组,您可以使用 df["X"].value_counts().index.values