如何在 Pandas 系列中显示最常见的值？

在 Pandas 中，可以使用 value_counts() 方法来获取一个系列中最常见的值以及它们出现的频率。本文将介绍如何使用 value_counts() 方法来获取 Pandas 系列中最常见的值。

value_counts() 方法

Pandas 中的 value_counts() 方法用于获取一个系列中值的频率。例如，如果有一个包含不同数字的 Pandas 系列，可以使用 value_counts() 来获取每个数字的出现次数。

以下是 value_counts() 方法的语法：

s.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)

参数说明：

• normalize：如果设置为 True，则返回值的百分比，默认为 False
• sort：如果设置为 True，则按值的数量对结果进行排序，默认为 True
• ascending：如果设置为 True，则返回结果按升序排列，默认为 False
• bins：对连续数据进行分组的数量，默认为 None
• dropna：如果设置为 True，则排除缺失值，默认为 True

示例

以下是一个示例，它说明如何在 Pandas 中使用 value_counts() 方法来获取一个系列中最常见的值：

import pandas as pd

# 创建一个 Pandas 系列
s = pd.Series([1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5])

# 使用 value_counts() 方法获取最常见的值
s_value_counts = s.value_counts()

# 打印结果
print(s_value_counts)

输出结果如下：

3    3
1    2
4    2
5    1
2    1
dtype: int64

可以看到，3 是这个系列中出现次数最多的值，它出现了 3 次。

总结

使用 Pandas 的 value_counts() 方法可以快速获取一个 Pandas 系列中最常见的值和它们出现的频率。在实际工作中，这个方法非常有用，可以帮助我们快速了解数据的特征和分布情况。