在 Pandas value_counts() 中提取值

Question

假設我們使用了dataframe[column].value_counts()輸出：

 apple   5 
 sausage 2
 banana  2
 cheese  1

您如何按照與上述相同的順序從 max 到 min 提取值？

例如： [apple,sausage,banana,cheese]

Answer 1

嘗試這個：

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()

現在， print(df['country'].value_counts())給出：

France       3
Germany      2
UK           1
Indonesia    1

和print(values)給出：

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

和print(counts)給出：

[3, 2, 1, 1]

Answer 3

如果有人在評論中錯過了它，請嘗試以下操作：

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

Answer 4

提取值的最佳方法是執行以下操作

json.loads(dataframe[column].value_counts().to_json())

這將返回一個字典，您可以像使用任何其他字典一樣使用它。 使用值或鍵。

 {"apple": 5, "sausage": 2, "banana": 2, "cheese": 1}

Answer 5

首先你要sort的dataframe由count列max到min ，如果沒有排序已經如此。 在您的帖子中，它的順序已經正確，但無論如何我都會對其進行sort ：

dataframe.sort_index(by='count', ascending=[False])
    col     count
0   apple   5
1   sausage 2
2   banana  2
3   cheese  1 

然后您可以將col列輸出到列表：

dataframe['col'].tolist()
['apple', 'sausage', 'banana', 'cheese']