使用 Pandas value_counts() 添加“休息”组答案

【问题标题】：Adding a 'rest'-group with Pandas value_counts()使用 Pandas value_counts() 添加“休息”组
【发布时间】：2017-05-13 16:24:48
【问题描述】：

我刚开始使用 pandas 库来分析大型数据集。我正在分析具有属性issuercountrycode 的信用卡数据，其中包含 117 种可能性。在尝试可视化我的数据集中使用的 issuercountrycode 时，我目前使用以下代码生成饼图。

df['issuercountrycode'].value_counts().plot(kind='pie')
plt.show()

这会产生以下饼图：

如您所见，这并不理想，因为不经常使用多个值。 pandas 是否有可能在使用 value_counts() 函数时添加阈值，并将低于某个值的值添加到“休息”组？这些类型的操作在 pandas 中甚至是可能的吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas matplotlib

【解决方案1】：

您需要用boolean indexing 和sum 计算它：

tresh = 2
a = df['issuercountrycode'].value_counts()
b = a[a > tresh]
b['rest'] = a[a <= tresh].sum()

示例：

np.random.seed(10)
L = list('abcdef')
df = pd.DataFrame({'issuercountrycode':np.random.choice(L, size=15)})

tresh = 2
a = df['issuercountrycode'].value_counts()
b = a[a > tresh]
b['rest'] = a[a <= tresh].sum()
print (b)
b       5
f       3
a       3
rest    4
Name: issuercountrycode, dtype: int64

b.plot.pie()

【讨论】：

很高兴能帮上忙，周末愉快！