为什么 pandas value_counts() 显示某些值的计数为零？

Question

我有一个数据框，其中一列是具有以下标签的分类变量：['Short', 'Medium', 'Long', 'Very Long', 'Extremely Long']。我正在尝试创建一个新的数据框来删除所有Extremely Long.我尝试通过以下方式执行此操作：df2 = df.query('ride_type != "Extremely Long"')df2 = df[df['ride_type'] != 'Extremely Long']但是，当我运行 .value_counts() 时，我得到以下信息：df2.ride_type.value_counts()>>> Short             130474Long              129701Medium            129607Very Long         110988Extremely Long         0Name: ride_type, dtype: int64换句话说，Extremely Long仍然存在，所以我不能只用我想要的四个类别绘制图表。

Answer 1

这是分类数据的一个特征。你可能有这样的东西：

df = pd.DataFrame({'ride_type': pd.Categorical(

    ['Long', 'Long'], categories=['Long', 'Short'])})

df

  ride_type

0      Long

1      Long

调用value_counts分类列将记录所有类别的计数，而不仅仅是存在的类别。

df['ride_type'].value_counts()    

Long     2

Short    0

Name: ride_type, dtype: int64

解决方案是删除未使用的类别，或转换为字符串：

df['ride_type'].cat.remove_unused_categories().value_counts() 

Long    2

Name: ride_type, dtype: int64

# or,

df['ride_type'].astype(str).value_counts() 

Long    2

Name: ride_type, dtype: int64

Answer 2

您可以像这样删除行：

df = df.drop(df.index[df['A'] == 'cat'])

print(df['A'].value_counts())

dog       2

rabbit    2

Name: A, dtype: int64