es value_count

`value_count` 是 Pandas 库中的一个函数，用于计算一个 Series 或 DataFrame 中每个不同值出现的次数。例如，对于一个名为 `df` 的 DataFrame，要计算 `column_name` 这一列中，每个不同的值出现的次数，可以使用以下代码：

df['column_name'].value_counts()

这将返回一个 Series，其中每个不同的值作为索引，对应的值表示该值在该列中出现的次数。

相关问题

es搜索数据不展示like_count 字段

在Elasticsearch中，如果你想要检索数据但是希望查询结果不包含`like_count`字段，你可以通过设置`_source`选项或者在查询体内排除该字段来实现。有两种常见的做法：

1. **使用 `_source` 设置**:
在查询请求的`body`部分，添加`"_source": {"exclude": ["like_count"]}`，这将只返回除了`like_count`之外的所有字段。

   GET your_index_name/_search
   {
     "size": 10,
     "_source": { "exclude": [ "like_count" ] }
   }

2. **在查询体内排除**:
使用`script_fields`或者`fields`选项，仅指定你想显示的特定字段，而不包括`like_count`。

   GET your_index_name/_search
   {
     "size": 10,
     "query": {
       "match_all": {}
     },
     "fields": ["*","your_other_fields"]
     // 或者
     "script_fields": {
       "your_other_field": { "type": "text", "script": { "source": "doc['your_other_field'].value" } }
     }
   }

无论哪种方法，结果集中都不会包含`like_count`字段的信息。如果你想在后期处理阶段再计算类似计数，可以考虑使用聚合功能（aggregations）。

ES dsl 分桶聚合后 在按照分桶后的doc_count排序

可以使用 Elasticsearch 中的 `bucket_sort` 聚合来实现按照分桶后的 doc_count 排序。具体步骤如下：

1. 使用分桶聚合，按照需要的字段进行分桶。

2. 在每个分桶中使用子聚合来统计 doc_count。

3. 在所有分桶之外，添加 `bucket_sort` 聚合，按照子聚合统计的 doc_count 进行排序，如下所示：

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "my_buckets": {
      "terms": {
        "field": "my_field"
      },
      "aggs": {
        "doc_count": {
          "value_count": {
            "field": "my_field"
          }
        }
      }
    },
    "sorted_buckets": {
      "bucket_sort": {
        "sort": [
          {
            "doc_count": {
              "order": "desc"
            }
          }
        ],
        "size": 10
      }
    }
  }
}

上述 DSL 将会返回 top10 的分桶，按照 doc_count 从大到小排序。其中 `my_field` 为需要分桶的字段。