怎么将pd.series().value_counts()一个Series中每个唯一值出现的次数提取成一个新的数组

可以使用values属性来提取该Series中每个唯一值出现的次数。例如：

counts = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'A', 'A', 'B', 'D']).value_counts()
array = counts.values
print(array)

输出结果为：

[3 2 1 1]

这个数组中的每个元素表示该Series中对应唯一值出现的次数，与`value_counts()`的输出结果相同。

相关问题

怎么提取pd.series().value_counts()一个Series中每个唯一值出现的次数

可以使用以下代码来提取一个Series中每个唯一值出现的次数：

# 示例Series
s = pd.Series(['cat', 'dog', 'dog', 'cat', 'bird'])

# 使用 value_counts() 方法获取每个唯一值的出现次数
counts = s.value_counts()

# 打印结果
print(counts)

输出结果为：

cat     2
dog     2
bird    1
dtype: int64

可以看到，结果是一个新的Series对象，其中每个唯一值就是该Series的索引，对应的值就是该唯一值出现的次数。

r1 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts()

这段代码是用来统计 KMeans 聚类算法的聚类结果中，每个簇(cluster)中样本数量的代码。更具体地，`kmodel.labels_`是 KMeans 算法聚类后，每个样本所属的簇的标签值；`pd.Series(kmodel.labels_)`将这些标签值转换成 Pandas 的 Series 对象；`value_counts()`方法对这个 Series 对象中每个不同的标签值进行计数并返回一个新的 Series 对象，该新 Series 对象的索引是标签值，值是对应标签值的样本数量。因此，`r1`就是一个包含每个簇中样本数量的 Pandas Series 对象。