将收藏柜台变成字典

Question

我有一个由函数产生的集合结果：

Counter(df.email_address)

它返回每个单独的电子邮件地址及其重复次数。

Counter({nan: 1618, 'store@kiddicare.com': 265, 'testorders@worldstores.co.uk': 1})

我想要做的就是使用它，好像它是一个字典并用它创建一个pandas数据帧，其中两列用于电子邮件地址，另一列用于相关值。

我尝试过：

dfr = repeaters.from_dict(repeaters, orient='index')

但我收到以下错误：

AttributeError: 'Counter' object has no attribute 'from_dict'

看起来像Counter不是字典的东西。关于如何将它附加到df的任何想法？

Answer 1

d = dict(Counter(df.email_address))

修改

或者@Trif Nefzger如何建议：

<li id="liHeader"><a href="#tabHeader" title="Header">General</a></li>
<li id="liFooter"><a href="#tabNotesComments" id="tabNotes" title="Notes/History of Job">Notes (<%= NoOfNotes %>)</a></li>
<li runat="server" id="liDelivery" ><a href="#<%= tabDeliveryDbrief.ClientID %>" title="Delivery Dbrief">Delivery Dbrief</a></li>

Answer 2

正如ajcr在评论中写道的那样，from_dict是一种属于数据框架的方法，因此您可以编写以下内容来实现您的目标：

from collections import Counter
import pandas as pd

repeaters = Counter({"nan": 1618, 'store@kiddicare.com': 265, 'testorders@worldstores.co.uk': 1})

dfr = pd.DataFrame.from_dict(repeaters, orient='index')
print dfr

<强>输出：

testorders@worldstores.co.uk     1
nan                           1618
store@kiddicare.com            265

Answer 3

或者，您可以使用pd.Series.value_counts，它会返回Series个对象。

df.email_address.value_counts(dropna=False)

示例输出：

b@y.com    2
a@x.com    1
NaN        1
dtype: int64

这不完全是你所要求的，但看起来就像你想要达到的目标。