python - 获取购买次数最多的前 10 件商品作为列表

Question

我想获得列表中购买次数最多的商品。但此刻我只得到了数字的计数。我如何获得 itemids ？
我想要如下列表 [element 1, element 2, ...,element n-1, element n] .我如何获得前 10 名最常购买的商品？
我如何获得我购买的大部分商品？通过计算itemid出现的频率，出现最多的id就是购买次数最多的item。

import pandas as pd
d = {'userid': [0, 0, 0, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4],
     'itemid': [715, 845, 98, 12324, 85, 715, 2112, 85, 2112, 852, 102]}
df = pd.DataFrame(data=d)
print(df.head(10))

df_new = df.groupby('itemid').count().head(10) # get the top 10 products
print(df_new)

print(df_new.values.tolist())

现在输出

# the dataframe
   userid  itemid
0       0     715
1       0     845
2       0      98
3       1   12324
4       2      85
5       2     715
6       3    2112
7       3      85
8       4    2112
9       4     852

# the counts
        userid
itemid        
85           2
98           1
102          1
715          2
845          1
852          1
2112         2
12324        1

# the list
[[2], [1], [1], [2], [1], [1], [2], [1]]

# what I want
[85, 98, 102, 715, 845, 852, 2112, 12324]

Answer 1

按“userid”排序，然后返回前 10 名的索引

new_df = df.groupby('itemid').count().sort_values(by=['userid', 'itemid'], ascending=[False, True])
print(new_df[:10].index.tolist())

我们可以将用户 ID 重命名为 user_counts，在这种情况下我们按 user_counts 排序

top_10 = df.groupby('itemid').count().rename(columns = {"userid": "user_counts"}).sort_values(by=['user_counts', 'itemid'], ascending=[False, True])[:10].index.tolist()
print(top_10)