那如果是从value_counts()返回形式中取出大于50岁的人名呢
时间: 2024-03-08 21:51:22 浏览: 41
如果你使用 `value_counts()` 方法来对年龄进行计数,你可以使用 `.index` 属性获取计数结果的索引(人名),然后再根据年龄筛选出大于 50 岁的人名。示例如下:
```python
# 对年龄进行计数
counts = df['age'].value_counts()
# 获取年龄大于 50 岁的人名
result = counts[counts.index > 50].index.tolist()
```
其中,`counts.index` 表示获取计数结果的索引(即年龄),`counts.index > 50` 表示筛选出年龄大于 50 岁的索引,`counts[counts.index > 50]` 表示选取满足条件的计数结果,`.index.tolist()` 表示将这些计数结果的索引(人名)转换为列表形式返回。
相关问题
pandas行数据经过value_counts()之后取出中间的几行
如果你想要取出`value_counts()`方法之后的结果中间的几行,你可以使用`iloc`方法。例如,假设你的数据框名为`df`,共有20行,你想取出`df`中某一列数据的`value_counts()`结果的第6行到第10行之间的数据,你可以使用以下代码:
```python
# 使用value_counts()方法获取某一列数据的统计结果
value_counts_result = df['column_name'].value_counts()
# 取出第6行到第10行之间的数据
value_counts_result.iloc[5:10]
```
注意,这里是取出第6行到第10行,所以在索引时需要用到5和9。由于`value_counts()`方法返回的结果是一个Series对象,因此可以直接使用`iloc`方法来取出中间的几行数据。
pandas中value_counts
value_counts是 pandas 库中 Series 数据类型提供的一个方法,用于统计 Series 中每个不同值出现的次数。它返回一个新的 Series,其中包含每个不同值及其出现次数。
示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 Series
s = pd.Series(['cat', 'dog', 'cat', 'bird', 'dog', 'cat'])
# 使用 value_counts 统计每个值出现的次数
counts = s.value_counts()
print(counts)
```
输出:
```
cat 3
dog 2
bird 1
dtype: int64
```
可以看到,输出结果显示了每个不同的值和它们出现的次数。在这个例子中,"cat" 出现了 3 次,"dog" 出现了 2 次,"bird" 只出现了 1 次。