如何使用value_counts()获取DataFrame中出现频率最高的非唯一值

你可以基于已经得到的value_counts()结果直接做筛选，完整示例如下：

import pandas as pd

# 构造你的示例数据
df = pd.DataFrame({'Value': [1, 2, 1, 2, 3, 2]})

# 1. 统计各值出现频次
count_series = df['Value'].value_counts()

# 2. 过滤非唯一值（出现次数>1）并拿到最高频次
max_freq = count_series[count_series > 1].max()

# 3. 筛选出所有频次等于最高频次的数值
most_frequent_non_unique = count_series[count_series == max_freq].index.tolist()

print(most_frequent_non_unique)

在你给出的示例数据中，运行上述代码会输出[2]，符合2是出现次数最高的非唯一值的预期。如果有多个数值并列最高频次，结果会同时返回所有符合条件的值。

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