没有从熊猫value_counts（）获得0索引

Question

total_val_count = dataset[attr].value_counts()      
    for i in range(len(total_val_count.index)):
        print total_val_count[i]

我编写了这段代码，它计算数据帧中某个属性的所有不同值的出现次数。 我面临的问题是我无法通过使用索引0访问第一个值。我在第一个循环运行本身中遇到KeyError：0错误。

total_val_count包含正确的值，如下所示：

34 2887
4 2708
13 2523
35 2507
33 2407
3 2404
36 2382
26 2378
16 2282
22 2187
21 2141
12 2104
25 2073
5 2052
15 2044
17 2040
14 2027
1984年2月28日
1980年27日
1979年23日
1960年2月24日
1953年30日
1936年2月29日
1884年3月31日
18 1877年
7 1858
37 1767
20 1762年
11 1740
8 1722
6 1693
32 1692
10 1662年
9 1576
19 1308
2 1266
1175
38 63
dtype：int64

Answer 1

total_val_count是一个系列。 系列的索引是dataset[attr]的值，而系列中的值是dataset[attr]中相关值出现的次数。

当您使用total_val_count[i]为Series编制索引时，Pandas将在索引中查找i并返回关联的值。 换句话说， total_val_count[i]是按索引值而不是total_val_count[i]索引。 将系列视为从索引到值的映射。 当使用普通索引时，例如total_val_count[i] ，它的行为更像是dict不是list 。

您收到一个KeyError，因为0不是索引中的值。 要total_val_count.iloc[i]索引，请使用total_val_count.iloc[i] 。

话虽这么说，不建议for i in range(len(total_val_count.index))使用for i in range(len(total_val_count.index))或者不建议for i in range(len(total_val_count))相同的处理。 代替

for i in range(len(total_val_count)):
    print(total_val_count.iloc[i])

你可以用

for value in total_val_count.values:
    print(value)

这更具可读性，并且允许您将所需的值作为变量value来访问，而不是麻烦的total_val_count.iloc[i] 。

这是一个示例，显示了如何遍历值，键，键和值两者：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 2, 2])
total_val_count = s.value_counts()

print(total_val_count)
# 2    3
# 3    1
# 1    1
# dtype: int64

for value in total_val_count.values:
    print(value)
    # 3
    # 1
    # 1

for key in total_val_count.keys():
    print(key)
    # 2
    # 3
    # 1

for key, value in total_val_count.iteritems():
    print(key, value)
    # (2, 3)
    # (3, 1)
    # (1, 1)

for i in range(len(total_val_count)):
    print(total_val_count.iloc[i])
    # 3
    # 1
    # 1