pandas value_counts() 用法

pandas的value_counts()函数可以对Series或DataFrame中的值进行计数，并返回一个新的Series，其中包含唯一值的计数。value_counts()的常见用法如下：

对Series进行计数：

import pandas as pd

s = pd.Series(['a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'c'])
counts = s.value_counts()
print(counts)

输出结果为：

c    3
a    2
b    1
dtype: int64

对DataFrame中的某一列进行计数：

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'a', 'a', 'c'], 'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
counts = df['A'].value_counts()
print(counts)

输出结果为：

a    3
c    2
b    1
Name: A, dtype: int64

对DataFrame中的多列进行计数：

counts = df[['A', 'B']].value_counts()
print(counts)

输出结果为：

A  B
a  1    1
   4    1
   5    1
b  2    1
c  3    1
   6    1
dtype: int64

value_counts()函数还可以接受一些参数，例如：

- normalize：是否返回相对频率，默认为False，即返回计数值。
- sort：是否按照计数值排序，默认为True。
- ascending：是否升序排序，默认为False。

例如：

counts = s.value_counts(normalize=True, sort=True, ascending=False)
print(counts)

输出结果为：

c    0.500000
a    0.333333
b    0.166667
dtype: float64