保存DataFrame.value_counts()的结果为字典

在实际应用中,经常需要把统计一段字符中,每个词出现的次数,也就是词频。统计次数有一个现成的方法就是DataFrame.value_counts(),问题是如何保存结果为我们所用。思路就是把value_counts的两列先分别转成列表,再讲两个列表转成字典。

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'a':['a','b','c','a']})
data_counts = data.a.value_counts()  #通过value_counts计算词频
df_data_counts = pd.DataFrame(data_counts)  #将词频结果转成DataFrame格式。
                        # 但是需要注意,转成的DataFrame的索引是需要被统计的词,列是词出现的次数

print(df_data_counts.index.values.tolist())  #把词转成列表
print(df_data_counts['a'].tolist())  #把词出现的次数转成列表
print(dict(zip(df_data_counts.index.values.tolist(),df_data_counts.a.tolist())))  #转成字典
原文地址:https://www.cnblogs.com/lgwdx/p/13550149.html