Categorical.value_counts() got an unexpected keyword argument 'sort'

`Categorical.value_counts()`方法不支持`sort`参数。在Pandas中，`value_counts()`方法用于计算分类变量的频数。默认情况下，它会按照频数的降序进行排序。

如果你想要对分类变量的频数进行排序，可以使用`sort_values()`方法。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 示例数据
data = pd.Categorical(['A', 'B', 'A', 'C', 'C', 'B'])

# 计算频数并排序
counts = data.value_counts().sort_values(ascending=False)

print(counts)

输出结果：

A    2
B    2
C    2
dtype: int64

在上述示例中，首先将数据转换为分类变量类型。然后使用`value_counts()`方法计算频数，并使用`sort_values()`方法按降序进行排序。这样可以得到按频数排序的结果。

相关问题

len_stage = pd.cut(title_len, bins=bins, labels=level).value_counts().sort_index()详解释

这行代码主要是对标题长度进行分组，并统计每组出现的频次。具体解释如下：

- `pd.cut()` 函数将 `title_len` 这个 Series 对象的数据按照 `bins` 参数指定的区间进行划分，并将划分后的结果转换为一个 Categorical 对象。
- `bins` 参数指定了划分的区间，可以是一个整数表示划分的组数，也可以是一个列表或数组表示划分的具体区间。例如，如果 `bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50]`，则表示将标题长度分为五组，分别是长度小于等于 10、10 到 20、20 到 30、30 到 40、40 到 50 和大于 50。
- `labels` 参数指定了划分后每一组的标签，可以是一个列表或数组。例如，如果 `labels=['very short', 'short', 'medium', 'long', 'very long']`，则表示将长度小于等于 10 的组标记为 'very short'，长度在 10 到 20 之间的组标记为 'short'，以此类推。
- `value_counts()` 方法统计每个标签出现的频次，并返回一个 Series 对象。
- `sort_index()` 方法按照标签的顺序对结果进行排序。

最终，`len_stage` 是一个 Series 对象，其中索引是标签，值是相应的频次。

TypeError: NDFrame.to_excel() got an unexpected keyword argument 'converters'

这个错误通常发生在尝试使用pandas DataFrame的`to_excel()`方法时，但是提供的参数不符合该方法的要求。`converters`参数是在较早版本的pandas中用于指定特定列数据转换的方式，但在新版本中（可能是0.24.0以上），这个参数已经被弃用，改用`categorical_dtype`或`options`来控制列的数据类型。

如果你仍然想要按字符类型写入数据，可以考虑以下替代方案：

1. **使用`astype`方法**：
在写入之前，对需要的列应用`astype(str)`或`astype('O')`将其转换为对象类型（Object）或字符串类型。

df['Address'] = df['Address'].astype(str)

2. **使用`xlsxwriter`库**：
如果你需要更精细地控制格式，可以使用`xlsxwriter`库，它允许你在写入数据的同时设定单元格格式。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('output.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

for i, row_data in df.iterrows():
    for j, cell_value in enumerate(row_data):
        worksheet.write(i, j, cell_value)
        # 设置单元格为字符串格式
        worksheet.set_column(j, j, None, {'num_format': '@'})

workbook.close()

在新版本的pandas中，`categorical_dtype`可以在`ExcelWriter`构造函数里设置列的类别类型：

excel_writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl', options={'data_types': {'Address': object}})