删除含空值行后Pandas DataFrame剩余值频率上升，此现象是否异常？求原因

我写了一段Python代码来移除bestSpot列中出现频率极低的行，代码如下：

df = xl.parse("Tabelle1") #removing places for which frequency is very less
freq = df['bestSpot'].value_counts()
print(freq[:12])
to_remove = freq[freq<7].index
df['bestSpot'].replace(to_remove,None,inplace = True)
df = df.dropna()
freq = df['bestSpot'].value_counts()
print(freq[:12])

执行后得到的输出是：

Weissenstein 28
Fiesch 17
Fanas 15
Niesen 11
Brunni 8
Amisbühl 6
Balderen 4
Marbachegg 4
Cimetta 3
Lai Alv 3
Schwängimatt 2
Mornera 2
Name: bestSpot, dtype: int64
Weissenstein 33
Fiesch 28
Fanas 19
Niesen 13
Brunni 10
Name: bestSpot, dtype: int64

我发现代码确实移除了低频行，但剩余取值的频率也上升了，这是异常行为吗？能不能解释下原因？

这完全不是异常行为，大概率是你对统计结果的解读出现了偏差，我来帮你拆解清楚：

先确认你的代码逻辑是正常的 #

你的代码步骤没问题：

1. 读取Excel表格数据
2. 统计bestSpot列所有类别的出现次数
3. 标记出现次数<7的类别为待删除项
4. 将这些低频类别的值替换为None，再删除包含None的行
5. 重新统计剩余数据的类别次数

为什么看起来次数上升了？ #

你看到的「次数增加」有几个可能的核心原因：

1. 截断打印导致的误读
   第一次你只打印了freq[:12]（前12个高频类别），但原始数据里Weissenstein的真实出现次数可能就是33——只是在原始统计中，还有其他同类别变体（比如大小写不同、末尾带空格的Weissenstein）被单独统计，这些变体的次数没有出现在你打印的前12个里。当你删除低频行后，这些变体如果不属于待删除项，就会被保留，导致第二次统计时同个类别的总次数看起来变多了。

2. 数据中存在同类别不同形式的条目
   比如你的bestSpot列里有Weissenstein和weissenstein（大小写差异）、Weissenstein （末尾带空格）这类条目，第一次value_counts()会把它们当作独立类别统计：

   • 标准写法Weissenstein：28次
   • 变体weissenstein：5次（属于低频<7）
     如果你的to_remove里没有包含这个变体（比如因为大小写不匹配导致freq统计时没把它和标准写法归为一类），那这些变体行不会被删除，第二次统计时你可能误以为是原类别次数上升了。

3. 统计总和的验证
   你可以在代码里加两行打印总次数的代码，快速验证逻辑是否正常：

   # 第一次统计后打印总次数
   print("原始总次数：", freq.sum())
   # 删除后第二次统计打印总次数
   print("删除后总次数：", freq.sum())
   

   如果删除后的总次数等于原始总次数减去低频类别的总次数（6+4+4+3+3+2+2=24），那说明代码完全正常，你看到的「次数上升」只是截断打印带来的误解。

另外，建议你打印完整的freq结果（而不是freq[:12]），看看原始数据里Weissenstein的真实次数到底是多少，这样就能直接确认是不是截断展示导致的问题。

总结：你的代码逻辑没有问题，这个现象不是异常，大概率是统计结果的展示或解读偏差造成的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wings