Pandas分组后使用value_counts获取州数据计数时如何仅保留索引与计数值

嘿，刚接触Pandas的话遇到这种小困惑太正常啦～我来帮你捋清楚怎么搞定这个问题！

首先咱们先搞明白为什么会出现重复的STABBR：你用groupby得到state_groups之后，这个DataFrame的索引就是州缩写（STABBR），而你又对STABBR列执行value_counts()——每个分组里的STABBR值都是完全相同的，所以value_counts()会生成一个多层索引的结果：外层是原groupby的索引（州缩写），内层是STABBR列的唯一值（和外层完全重复），最后才是计数值，这就导致了输出里的冗余内容。

最直接高效的解决方案 #

其实你要的“每个州的数值数量”，本质就是每个分组的行数，用size()方法一步就能搞定，完全不需要用value_counts()：

state_counts = state_groups.size()

执行这段代码后，你会得到一个干净的Series：索引是州缩写，值就是对应的计数值，完美符合你的需求。

如果一定要用Value_counts的处理方式 #

要是你就是想试试基于value_counts()的解决思路，也可以通过移除内层索引来得到干净的结果：

# 移除多层索引中的内层STABBR，只保留外层索引和计数值
state_counts = state_groups['STABBR'].value_counts().reset_index(level='STABBR', drop=True)

这样处理后，冗余的内层STABBR就被去掉了，剩下的就是你想要的索引+计数值结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jme