如何从pandas pivot_table透视表中提取纯数值列

你生成的total_chart是标准pandas DataFrame结构，打印时看到的第一列是Name行索引，第二列就是聚合得到的计数值，有两种非常简便的提取方式：

• 按列名提取（最直观，推荐日常使用）
  你创建透视表时指定了values="Items"，所以数值列的列名就是Items，直接用列名索引即可：

  # 提取得到带Name索引的pandas Series，可直接用于后续pandas运算、绘图
  count_series = total_chart['Items']
  
  # 如果需要纯Python格式的数值列表，追加.tolist()即可
  count_list = total_chart['Items'].tolist()
  # 运行后count_list输出为 [8, 52, 24, 6, 43, 5, 13, 1]
  

• 按位置提取（通用写法，不需要记列名）
  你的透视表除了行索引之外只有1个数值列，对应DataFrame普通列的第0位，用iloc按位置切片即可，不管列名是什么都能生效：

  # 提取所有行、第1个数值列（对应打印输出里的第二列）
  count_series = total_chart.iloc[:, 0]
  
  # 同样可以转纯数值列表
  count_list = total_chart.iloc[:, 0].tolist()
  

补充说明：如果后续要传入不支持pandas类型的工具做计算，除了转原生列表，也可以追加.values得到numpy数组格式的纯数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ashat Usbekof