使用 value_counts() 从数据框中获取最高值

【问题标题】：Getting highest value out of a dataframe with value_counts()使用 value_counts() 从数据框中获取最高值
【发布时间】：2021-10-01 06:30:09
【问题描述】：

我想从我的数据框中打印出最高的而非唯一值。使用 df['Value'].value_counts() 我可以计算它们，但我如何通过数字出现的频率来选择它们。

Value
1
2
1
2
3
2

【问题讨论】：

你可能想参考这个stackoverflow.com/questions/48590268/…
我的表是一个不好的例子，因为 2 在我的情况下是第二高的值，也是最常见的值。在这种情况下，您的回答会有所帮助。但是，如果 1 是最常见的一个，而 3 是最高的，则您所链接的问题没有解决方案。
在这种情况下，您希望答案为 3，因为它是最大值，对吧？
我想检查数据框中的最高值是否超过一次，如果是，我只想打印它。如果不是，我想检查第二高值是否在我的数据框中超过一次。
我想我明白了。你可以在下面看到我的答案。

标签： python dataframe

【解决方案1】：

据我了解，您想要频率大于 1 的第一个最大值。在这种情况下，您可以编写，

for val, cnt in df['Value'].value_counts().sort_index(ascending=False).iteritems():
  if cnt > 1:
    print(val)
    break

sort_index 按“值”而不是频率对项目进行排序。例如，如果您的“值”列具有值 [1, 2, 3, 3, 2, 2,2, 1, 3, 2] 那么df['Value'].value_counts().sort_index(ascending=False).iteritems() 的结果将如下所示，

3    3
2    5
1    2
Name: Value, dtype: int64

本例中的答案将是 3，因为它是频率大于 1 的第一个最大值。

【讨论】：

我想要这个组合。例如，如果最大值在数据框中只有一次，而第二高的两次我想打印出第二高的。
我已经编辑了上面的答案。你可以检查一下。
谢谢。正是我想要的
Andascending=True 给了我频率大于 1 的最小值？
是的，然后它会以相反的顺序循环。