type_count = df['类型'].value_counts(),type_count是什么类型的数据,如何将它转化为数组
时间: 2024-05-15 18:13:40 浏览: 10
`type_count` 是一个 Pandas Series 类型的数据,它表示 DataFrame 中每个唯一值的出现次数。
要将 `type_count` 转化为数组,可以使用以下代码:
```
type_count_array = type_count.values
```
这将返回一个包含 `type_count` 中所有值的 NumPy 数组。
相关问题
type_count = df['类型'].value_counts(),type_count是什么类型的数据,如何将它转化为二维数组
`type_count` 是一个 Pandas Series 类型的数据,其中索引为每个类型,值为该类型在 DataFrame 中出现的次数。
要将它转化为二维数组,可以使用 `reset_index()` 方法将 Series 转化为 DataFrame,然后使用 `values` 属性将 DataFrame 转换为二维数组。
以下是代码示例:
```
type_count_df = type_count.reset_index()
type_count_array = type_count_df.values
```
其中,`type_count_df` 是一个包含两列(索引和值)的 DataFrame,`type_count_array` 是一个包含相同数据的二维数组。
df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index()
这是一个对DataFrame中的一个列进行统计的操作。根据代码的意思,`unique.city`是一个DataFrame中的一个列,`value_counts()`函数用于统计该列中每个元素出现的次数,并返回一个Series,然后通过`reset_index()`函数将Series转换为DataFrame。最终的结果是一个新的DataFrame `df_count_city`,其中包含两列:`index`列和`city`列,`index`列存储每个城市的名称,`city`列存储对应城市出现的次数。
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