value_counts()[]の挙動がわからない

データ分析の中でよく出てくる(例えばこれ)のですが、Pandas のSeriesクラスに用意されているvalue_counts()を用いたvalue_counts()[0]みたいなコードの意図がわからないです。

import pandas as pd
import numpy as np

index = pd.Index([3, 1, 2, 3, 4, np.nan])
print(index.value_counts()[0])

ドキュメントにあるように、上のような簡単なコードを書いて挙動を確かめようとしたのですが、value_counts()[0]を実行すると下のようなエラーが出てしまいました。

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/m.t./sentiment_analysis/ML_practice/myvenv/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 3361, in get_loc
    return self._engine.get_loc(casted_key)
  File "pandas/_libs/index.pyx", line 76, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas/_libs/index.pyx", line 108, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 1533, in pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.get_item
  File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 1542, in pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.get_item
KeyError: 0.0

一方、value_counts()[]の[]内の数字を1,2,3,4と上げていくと出力は1,1,2,1となったのですが仕組みが理解できてないです。

やったこと

エラー中のlocというのはこちらの記事で、pandasで任意の値を取得するプロパティと書かれていたのですが今回それを使わないでできるのではと思いました。知見をお持ちの方、よろしくお願いいたします。

行動規範の内容に同意します

回答3件

ドキュメントにあるように、上のような簡単なコードを書いて挙動を確かめようとしたのですが、value_counts()[0]を実行すると下のようなエラーが出てしまいました。

Python
1index = pd.Index([3, 1, 2, 3, 4, np.nan])
2a = index.value_counts()
3print(a)
4#3.0    2
5#4.0    1
6#2.0    1
7#1.0    1
8#dtype: int64
9
10print(type(a))
11#<class 'pandas.core.series.Series'>

ドキュメントの通りvalue_counts()の戻り値はSeriesです。
上記例ですとキーとして使用できるのは「3,4,2,1」となります。そのためa[0]やa[5]はKeyErrorとなります。

投稿2021/10/05 11:59

meg_

総合スコア10602

cunwe

2021/10/06 02:08

ご回答くださりありがとうございます。本質的ではない質問で恐縮ですが、 3.0 1.0 2.0 4.0 の順番で表示されましたが、そちらで合ってますでしょうか？

meg_

2021/10/07 01:12

環境によって違うようですね。当方では回答の通りに表示されました。

行動規範の内容に同意します

ベストアンサー

value_counts()[0]を実行すると下のようなエラーが出てしまいました。

value_counts()のindexの型はfloat64なので、pandasは0を0.0に変換してindexとして調べようとしましたが、Float64Index([3.0, 1.0, 2.0, 4.0], dtype='float64')には0.0はないのでエラーになっています。

value_counts()[]の[]内の数字を1,2,3,4と上げていくと出力は1,1,2,1となったのですが

3は2回あるけれども、1と2と4は1回ずつという意味です。
以下を見ればわかるでしょう。

python
1>>> print(index.value_counts())
23.0    2
31.0    1
42.0    1
54.0    1
6dtype: int64
7>>> print(type(index.value_counts()))
8<class 'pandas.core.series.Series'>