.value_counts()后只获取值

如果你想要获取Series中的值（即索引）而不是计数，你可以使用Series的values属性。例如，如果你有一个Series对象`series`，你可以使用`series.values`来获取该Series中的值。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中的值
values = series.values

# 输出结果
print(values)

输出结果为：

[1 2 3 3 4 4 4 5]

在这个示例中，我们首先创建了一个Series对象`series`，然后使用`series.values`获取了该Series中的值，并将其赋值给变量`values`。最后，我们打印了变量`values`来查看结果。

相关问题

根据pdata['salary'].value_counts() )的值删除一些数据

根据 `pdata['salary'].value_counts()` 的值删除一些数据的具体操作可以按照以下步骤进行：

1. 使用 `value_counts()` 方法统计 `salary` 列中每个值出现的次数，并将结果存储在一个 Series 对象中。
2. 查看 Series 对象中出现次数最少的值，可以使用 `min()` 方法获取最小值。
3. 根据最小值筛选出符合条件的行，可以使用布尔索引进行筛选，例如 `pdata['salary'].value_counts() < min_count`，其中 `min_count` 为最小值。
4. 使用 `drop()` 方法删除筛选出的行，例如 `pdata.drop(pdata[pdata['salary'].isin(salaries_to_drop)].index, inplace=True)`，其中 `salaries_to_drop` 为需要删除的薪资值列表。

需要注意的是，在删除数据之前，应该先对数据进行备份，以免误删。同时，删除数据可能会影响分析结果，应该根据具体情况进行决策。

df['image'].map(lambda x: x.shape).value_counts()

这段代码是用来统计DataFrame中`image`列的形状并计数的。其中，`df`是一个DataFrame对象，`'image'`是该对象中的一列数据，每个元素表示一张图片。`map`方法会对每个元素应用一个函数，这里使用了一个lambda函数来获取每张图片的形状，即`(height, width, channels)`。`value_counts()`方法则会统计每种形状出现的次数并返回一个Series对象，其中每个索引表示一种形状，对应的值表示该形状出现的次数。