value_counts()后只获取统计的数量

如果你只想获取Series中每个值（索引）出现的次数而不是值本身，你可以使用`value_counts()`方法的返回结果。该方法返回一个Series对象，其中每个值是输入Series中每个唯一值的计数。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
series = pd.Series([1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5])

# 获取Series中每个值的计数
value_counts = series.value_counts()

# 输出结果
print(value_counts)

输出结果为：

4    3
3    2
2    1
1    1
5    1
dtype: int64

在这个示例中，我们首先创建了一个Series对象`series`，然后使用`value_counts()`方法获取了该Series中每个值的计数，并将其赋值给变量`value_counts`。最后，我们打印了变量`value_counts`来查看结果。

相关问题

取 value_counts中每项的值应该使用什么代码

你可以使用 `values` 属性来获取 `value_counts()` 方法返回的结果中的每项值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple', 'orange']}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计 'A' 列中每个值的数量
value_counts = df['A'].value_counts()

# 获取每项值
values = value_counts.values
print(values)

输出结果将会是：

[3 2 1]

这里，`values` 变量中包含了每项值。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据文件 data = pd.read_excel('关键词-数据.xls') # 统计帖子数量并进行可视化展示 keyword_counts = data['关键词'].value_counts() plt.bar(keyword_counts.index, keyword_counts.values) plt.xlabel('关键词') plt.ylabel('帖子数量') plt.title('不同关键词下的帖子数量') plt.xticks(rotation=45) plt.show() # 分析点赞数、收藏数和评论数的分布情况 likes = data['点赞'] collects = data['收藏'] comments = data['评论数'] fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4)) axes[0].hist(likes, bins=20) axes[0].set_xlabel('点赞数') axes[0].set_ylabel('帖子数量') axes[0].set_title('点赞数分布') axes[1].hist(collects, bins=20) axes[1].set_xlabel('收藏数') axes[1].set_ylabel('帖子数量') axes[1].set_title('收藏数分布') axes[2].hist(comments, bins=20) axes[2].set_xlabel('评论数') axes[2].set_ylabel('帖子数量') axes[2].set_title('评论数分布') plt.tight_layout() plt.show() # 分析帖子发布时间的分布情况 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) data['月份'] = data['日期'].dt.month month_counts = data['月份'].value_counts().sort_index() plt.plot(month_counts.index, month_counts.values) plt.xlabel('月份') plt.ylabel('帖子数量') plt.title('帖子按月份的发布数量变化') plt.xticks(range(1, 13)) plt.show()`

这段代码主要是对关键词数据进行分析和可视化展示。首先，通过读取Excel文件，获取数据。然后，统计不同关键词下的帖子数量，并使用条形图展示。接下来，对点赞数、收藏数和评论数进行分布分析，使用直方图展示它们的分布情况。最后，分析帖子发布时间的分布情况，将帖子按月份的发布数量变化用折线图展示出来。

这段代码使用了pandas库和matplotlib库进行数据处理和可视化。你可以根据自己的需求修改代码或添加其他分析方法和图表展示方式。