如何获取Pandas Series中出现频率最低的值

你已经用win.mode()[0]搞定了最常见值，那找最不常见的其实可以用value_counts()结合idxmin()来实现，思路很直接：

• 首先用value_counts()统计每个值的出现频率，这个方法默认会按频率从高到低排序，返回的Series里索引是原序列的唯一值，值是对应的出现次数。
• 然后调用idxmin()，它会返回频率最小的那个索引（也就是原Series里的目标值），如果有多个值频率相同且都是最低的，它会返回第一个遇到的，正好符合你“任意打破平局”的要求。

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 你的示例序列
win = pd.Series([0,1,2,2,2,0,0,2,2,0])

# 获取最常见值（你已经实现的部分）
most_common = win.mode()[0]

# 获取最不常见值
frequency_counts = win.value_counts()
least_common = frequency_counts.idxmin()

print(f"出现频率最高的值: {most_common}")  # 输出 2
print(f"出现频率最低的值: {least_common}")  # 输出 1

额外说明 #

如果之后你需要获取所有出现频率最低的值（而不是只取一个），可以这样写：

min_freq = frequency_counts.min()
all_least_common = frequency_counts[frequency_counts == min_freq].index.tolist()

比如如果序列是[0,0,1,1,2]，这个代码会返回[2]；如果是[0,0,1,1]，会返回[0,1]。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者oli5679