如何提取Pandas列的唯一值及其计数并转为带索引的DataFrame

嘿，作为Pandas新手碰到这个问题太正常啦！你已经迈出了正确的第一步——用df1['Genre'].value_counts()获取到了唯一值的计数Series，接下来转成DataFrame其实有几种简单的方法，我给你一一说明：

方法1：直接转为带索引的DataFrame（保留唯一值为索引） #

如果你希望把Genre的唯一值继续作为DataFrame的索引，直接调用Series的to_frame()方法就可以了：

df_counts = df1['Genre'].value_counts().to_frame()

这样得到的DataFrame里，索引是Genre的各个唯一值，列名默认是原列名（也就是Genre），对应的值就是该类别出现的次数。

方法2：把唯一值转为普通列（生成整数索引） #

如果你想把Genre的唯一值作为DataFrame的一列，同时用默认的整数索引，那就用reset_index()方法，还可以顺便给计数列起个更清晰的名字：

df_counts = df1['Genre'].value_counts().reset_index(name='Count')

执行后你会得到一个结构更直观的DataFrame：Genre列存唯一值，Count列存对应的出现次数，索引是从0开始的整数。

举个实际的例子帮你理解：
假设你的df1['Genre']列数据是：Action, Comedy, Action, Drama, Comedy, Comedy

• 用value_counts()得到的Series是：

  Comedy    3
  Action    2
  Drama     1
  Name: Genre, dtype: int64
  

• 用to_frame()得到的DataFrame：

  	Genre
  Comedy	3
  Action	2
  Drama	1

• 用reset_index(name='Count')得到的DataFrame：

  	Genre	Count
  0	Comedy	3
  1	Action	2
  2	Drama	1

你可以根据自己的需求选其中一种方法，是不是很简单😉

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