python - Pandas - 如何对 value_counts 进行切片？

Question

我想对 pandas value_counts() 进行切片:

>sur_perimetre[col].value_counts()
44341006.0    610
14231009.0    441
12131001.0    382
12222009.0    364
12142001.0    354

但是我收到一个错误:

> sur_perimetre[col].value_counts()[:5]
KeyError: 5.0

与 ix 相同:

> sur_perimetre[col].value_counts().ix[:5]
KeyError: 5.0

你会如何处理这个问题？

编辑

也许:

pd.DataFrame(sur_perimetre[col].value_counts()).reset_index()[:5]

Answer 1

方法一:

您需要观察 value_counts() 返回一个 Series 对象。您可以像任何其他系列一样处理它并获取值。您甚至可以用它构造一个新的数据框。

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame([1,2,3,3,4,5], columns=['C1'])

In [3]: vc = df.C1.value_counts()

In [4]: type(vc)
Out[4]: pandas.core.series.Series

In [5]: vc.values
Out[5]: array([2, 1, 1, 1, 1])

In [6]: vc.values[:2]
Out[6]: array([2, 1])

In [7]: vc.index.values
Out[7]: array([3, 5, 4, 2, 1])

In [8]: df2 = pd.DataFrame({'value':vc.index, 'count':vc.values})

In [8]: df2
Out[8]: 
   count  value
0      2      3
1      1      5
2      1      4
3      1      2
4      1      1

方法2:

然后，我试图重新生成您提到的错误。但是，在 DF 中使用单列时，我在与您提到的相同符号中没有遇到任何错误。

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame([1,2,3,3,4,5], columns=['C1'])

In [3]: df['C1'].value_counts()[:3]
Out[3]: 
3    2
5    1
4    1
Name: C1, dtype: int64      

In [4]: df.C1.value_counts()[:5]
Out[4]: 
3    2
5    1
4    1
2    1
1    1
Name: C1, dtype: int64

In [5]: pd.__version__
Out[5]: u'0.17.1'

希望对你有帮助!