Pandas：如何仅获取 value_counts() 等于 N 的列的值

Question

我有一个数据框：

df = 
    a   b   c   d   e
0   0   1   2   3   4
1   1   2   3   0   4
2   2   3   1   4   0

我想获得在某一列中出现 N 次的值。

例如，如果我想获得在“e”列中出现 2 次的所有值，我会得到result = [4]，如果我想获得在“d”列中出现 1 次的所有值，我会获取result = [3,0,4]。

我可以做df['e'].value_counts() == 2，但这给出了一个真/假系列。我只想获得“真”中的值。

Answer 1

您可以在Series.value_counts 之后过滤@​​987654322@ 值：

s = df['e'].value_counts()

L = s.index[s.eq(2)].tolist()
print (L)
[4]

---

s = df['d'].value_counts()

L = s.index[s.eq(1)].tolist()
print (L)
[0, 4, 3]

Answer 2

您所做的会返回 True/False 系列，因此我们需要使用它来获取索引值！

col = 'd'
n = 1
df[col].value_counts() == n
# 3    True
# 0    True
# 4    True
# Name: d, dtype: bool

要获取后面有True 的索引，我们可以这样做：

df[col].value_counts().index[df[col].value_counts() == n]
# Int64Index([3, 0, 4], dtype='int64')

要创建一个列表，我们只需要使用list()：

list(df[col].value_counts().index[df[col].value_counts() == n])
# [3, 0, 4]