value_counts()统计后画图

### 回答1：
可以使用pandas的value_counts()函数统计频数,然后使用matplotlib等库绘图。示例代码:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'A':[1,1,2,3,4,5,6,6,6,7], 'B':[2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]}
df = pd.DataFrame(data)
counts = df['A'].value_counts()
counts.plot(kind='bar')
plt.show()

这将绘制A列中各值出现的频数的柱状图。

### 回答2：
value_counts()是Pandas中的一个重要函数，用于统计一维数据中各个值出现的频次。我们通常使用该函数来了解数据的基本情况，譬如探索性分析、清洗数据等。

在统计出频次之后，我们可以通过绘图来更加直观地观察结果。常见的绘图工具包括Matplotlib和Seaborn，下面我们以Matplotlib为例讲解如何在value_counts()的基础上画图。

首先，我们需要将value_counts()的输出转换为一个DataFrame对象。这可以通过将Series对象拆分为两列来实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个Series对象
s = pd.Series([1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5])

# 使用value_counts()统计频次
counts = s.value_counts()

# 将Series对象转化为DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'value': counts.index, 'count': counts.values})

这里我们使用了字典的方式来创建DataFrame对象，其中'values'和'count'分别代表了频次和值。

接下来，我们可以使用Matplotlib来绘制柱状图：

# 创建画布和坐标轴对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制柱状图
ax.bar(df['value'], df['count'])

# 设置坐标轴标题
ax.set_xlabel('Value')
ax.set_ylabel('Count')

# 显示图形
plt.show()

运行代码之后，就会得到一张基本的柱状图。如果需要增加更多的样式和细节，我们可以参考Matplotlib的官方文档和示例程序。

总的来说，value_counts()函数和绘图工具的配合使用，可以快速地了解数据的基本情况和分布，从而为数据处理和分析提供便利。

### 回答3：
在数据分析中，value_counts()是一个极具有用性的函数。它通常被用来统计各列数据出现的次数，并得到一张可以直观地呈现数据分布的图表。value_counts()可以被应用于数据预处理、数据清洗、数据可视化，并且可以作为数据分析的初步探索。

为了更好地说明如何使用value_counts()统计后画图，可以通过以下步骤来实现：

首先加载数据集。例如，这里我们使用pandas库加载一个名为“data.csv”的文件，并创建一个DataFrame对象存储数据。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.DataFrame(data)

接着，使用value_counts()函数，对数据进行统计。例如，这里我们想统计“gender”列中男女出现的次数，可以这样做：

gender_count = df['gender'].value_counts()

然后，使用Matplotlib或Seaborn库中的可视化函数，将数据呈现成图表。例如，这里我们可以使用Seaborn库中的barplot函数，将gender_count数据分别以水平和垂直矩形条的形式呈现出来。

import seaborn as sns

sns.barplot(gender_count.index, gender_count.values)

最后，我们可以得到一张如下的图表：


在此图中，可以清晰地看到男性和女性各有5个。从统计学的角度来看，这些数据可能并没有什么意义，但从数据分析的角度来看，这些数据就可以激发人们对数据分布的更深入思考。例如，我们可以进一步探讨，为什么这个样本数据中，男女比例是一样的？是否要加入更多的特征来让数据更加丰富？等等。

总之，使用value_counts()统计后画图，是数据分析和挖掘过程中必不可少的一环，它可以让我们对数据有更深入的认识和理解，并针对不同的问题提出更有针对性的解决方案。