python - 取最大5并以 Pandas 的总和/计数

我的数据集如下所示：

ID   |    country
1    |    USA
2    |    USA
3    |    Zimbabwe
4    |    Germany

我执行以下操作以获取第一个国家的名称及其相应的值。所以在我的情况下是：

df.groupby(['country']).country.value_counts().nlargest(5).index[0]
df.groupby(['country']).country.value_counts().nlargest(5)[0]
df.groupby(['country']).country.value_counts().nlargest(5).index[1]
df.groupby(['country']).country.value_counts().nlargest(5)[1]
etc.

输出将是：

(USA), 388
(DEU), 245
etc.

然后重复一遍，直到获得数据集中的前5个国家/地区。

但是，如何获得“其他”或“其他”列，以便将所有其他国家/地区合并在一起。因此，以下国家/地区在我的数据集中并不常见：


  津巴布韦，伊拉克，马来西亚，肯尼亚，澳大利亚等


因此，我希望输出的第六个值如下所示：

（其他），3728

如何在熊猫中实现这一目标？

最佳答案

使用：

N = 5
#get counts of column
s = df.country.value_counts()
#select top 5 values
out = s.iloc[:N]
#add sum of another values
out.loc['Other'] = s.iloc[N:].sum()

最后如果需要2列DataFrame：

df = out.reset_index()
df.columns=['country','count']

关于python - 取最大5并以 Pandas 的总和/计数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/54327574/