a2 = df[“Sentiment”].value_counts() Sentiment 1 56457 0 43532 Name: count, dtype: int64 如何提取1的数量 把value_counts()结果等于1的数量赋值给positive

在Python的pandas库中，`df[“Sentiment”].value_counts()` 会返回一个Series，它按“Sentiment”列的值计数。在这个例子中，它显示了1和0两类数据各有多少条记录，其中1对应56457次。

如果你想提取"Sentiment"为1的数量并将其赋值给一个新的变量positive，你可以直接这样做：

positive = df["Sentiment"][df["Sentiment"] == 1].count()

这里，`df["Sentiment"][df["Sentiment"] == 1]` 创建了一个只包含“Sentiment”值为1的新DataFrame，然后 `.count()` 计算了这个新DataFrame的行数，也就是“Sentiment”为1的数据点的数量。

如果你想要的结果是一个整数值，而不是Series，可以添加`.item()`：

positive = df["Sentiment"][df["Sentiment"] == 1].count().item()

这将返回单个整数值，表示“Sentiment”为1的数据点的个数。