Как удалить определенный ключ: значение в pandas .Series.value_counts

Question

Есть ли способ уронить определенный ключ на pandas.Series.value_counts()

Ниже pandas.Series.value_counts() дают frequency count столбца product

df_product = df.product.value_counts(normalize=True)*100

# This outputs: 
3    0.319474
4    0.280495
6    0.202842
2    0.091915
1    0.057584
5    0.047680
0    0.000010
Name: product, dtype: int64

Однако, поскольку 0 - это не то, что мне нужно в наборе данных, я бы хотел избавиться от 0 от результата подсчета частоты, а не от основного набора данных, прежде чем превратить keys и frequency count в list

Answer 1

Вы можете удалить любые данные, как показано ниже:

Я создал такие данные, как [0,2, 2, 0,5, 3, 4, np.nan] получить счет на index.value_counts() и, наконец, падение 0 на .drop(labels=[0])

Вот окончательный код :

import numpy as np
import pandas as pd

index = pd.Index([0,2, 2, 0,5, 3, 4, np.nan])
A=index.value_counts()
print(A)

A=A.drop(labels=[0])

print(A)

выход равен:

До применения капли:

2.0    2
0.0    2
4.0    1
3.0    1
5.0    1

После применения капли:

2.0    2
4.0    1
3.0    1
5.0    1

Answer 2

pandas позволяет нам отбрасывать элементы серии на основе указания меток индекса. Ознакомьтесь с официальными документами pandas .Series.drop по адресу:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.drop.html