iPython：使用Pandas计算单词数，如何计算出现最少的单词？

Question

使用iPython3。我能计算出一列中出现次数最多的单词

import pandas as pd
dft = pd.read_csv('NYC.txt')
dft_counts = complaints['Provider'].value_counts()
dft_counts[:10]

我怎样才能把它编码成最少出现的单词？你知道吗

Answer 1

更新：

counts = complaints['Provider'].value_counts()
counts[counts == 1]

显示小于或等于3的“计数”：

counts[counts <= 3]

旧答案：

你可以这样做：

complaints['Provider'].value_counts().nsmallest(1)

或者您可以使用iloc定位器，这可能要快一点：

complaints['Provider'].value_counts().iloc[-1]

Answer 2

我认为可以使用^{}和-1what返回最后一个值，因为最后一个值最小-^{}排序Serie：

dft_counts.iat[-1]

如果需要所有最小值，请使用^{}：

dft_counts = (s.value_counts())
print (dft_counts)
6       3
5       3
null    2
18      1
3       1
22      1
0       1
dtype: int64

print (dft_counts.iat[-1])
1

print (dft_counts[dft_counts == dft_counts.iat[-1]])
18    1
3     1
22    1
0     1
dtype: int64

---

或者在value_counts中使用参数ascending=True：

dft_counts = (s.value_counts(ascending=True))
print (dft_counts)
0       1
22      1
3       1
18      1
null    2
5       3
6       3
dtype: int64

print (dft_counts[:3])
0     1
22    1
3     1
dtype: int64

Answer 3

只需对序列进行排序：

dft_counts = complaints['Provider'].value_counts()
dft_counts.sort_values(["Provider"], ascending=[True])