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。

相关问题

解释这串代码df_age_count = df_age.groupby('age_group')['y'].value_counts().unstack(fill_value=0).reset_index()

这段代码的作用是对一个数据框（DataFrame）中的年龄（age）列进行分组，将每个年龄段（age_group）内的客户在某项业务上的情况（y）进行计数，并将结果按照年龄段和业务情况进行透视，最终得到一个新的数据框df_age_count。

具体地，代码中的groupby()方法将数据框按照age_group列进行分组，然后使用value_counts()方法计算每个age_group内y列的取值情况及其出现次数，返回一个Series对象。接着，使用unstack()方法将Series对象转化为二维表格的形式，其中行表示age_group，列表示y的取值情况，fill_value=0表示在没有数据时使用0填充。最后，使用reset_index()方法将二维表格中的行索引重置为普通列，得到最终结果df_age_count。

pandas重复项里找唯一不重复的值 代码

可以使用 `pd.Series.value_counts()` 方法来统计每个值出现的次数，然后筛选出只出现一次的值。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复值的 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6])

# 统计每个值出现的次数
counts = s.value_counts()

# 筛选出只出现一次的值
unique_values = counts[counts == 1].index

print(unique_values)

输出结果为：

Int64Index([1, 2, 6], dtype='int64')

其中 `unique_values` 就是包含所有唯一不重复的值的 Series。