Python 熊猫-如何分割值_计数？

我想切片一个值\u counts（）：

但我有一个错误：

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

与ix相同：

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

你会怎么处理

编辑 也许：

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

---

方法1:

您需要注意，值_counts（）返回一个系列对象。您可以像处理任何其他系列一样处理它并获取值。您甚至可以用它构建一个新的数据帧

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，使用DF中的一个列，我没有得到与您提到的相同的表示法中的任何错误

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'

---

希望有帮助

使用

iloc

，即

sur\u perimeter[col].value\u counts（）.iloc[:5]

我刚刚试过，这两种方法都很好。

ix

和

iloc

都很有效。

sur\u perimeter[col].value\u counts（）[:5]

给出了0.18.0中的前5个值。但最好是直言不讳。我也会选择

.iloc

。@romain，你的版本是什么？我使用的是0.17.1，直接切片也适用于我。啊，好吧，这是因为这些值是浮动的。当它们是整数时，工作正常。也许是个bug？我相信[iloc]就是我想要的功能

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'