df.value_counts()怎么用

df.value_counts()是pandas中的一个函数，可以用于计算Series中每个元素出现的次数。具体用法如下：

1. 对于Series，直接调用value_counts()函数即可：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5])
print(s.value_counts())

输出结果为：

3    2
2    2
1    2
5    1
4    1
dtype: int64

2. 对于DataFrame，可以指定哪些列进行计算。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']})
print(df['A'].value_counts())

输出结果为：

3    2
2    2
1    2
5    1
4    1
Name: A, dtype: int64

这里只计算了DataFrame中的'A'列。

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df.CLASIFFICATION_FINAL.value_counts()

这是一个 Python 代码片段，它在 Pandas 数据库中计算一个名为 "CLASIFFICATION_FINAL" 的列中每个值的出现次数，并将结果以降序方式呈现。如果您在数据框中有一个名为 "df" 的 DataFrame，那么这段代码可以帮助您了解这个 DataFrame 中每个不同的 "CLASIFFICATION_FINAL" 值出现的频率。

pos_counts = df.loc[df.y.values == 'yes', col].value_counts() neg_counts = df.loc[df.y.values == 'no', col].value_counts() 这段什么意思

这段代码用于计算数据框 df 中某一列 col 中两种分类（'yes' 和 'no'）的频数（出现次数）。

- df.loc[df.y.values == 'yes', col]：这部分代码首先通过 df.y.values == 'yes' 条件筛选出 df 中 y 列中值为 'yes' 的所有行，并且只选择其中的 col 列。
- .value_counts()：对筛选出的结果进行频数计算，返回一个 Series 对象，其中每个唯一值都是索引标签，其对应的值是该值出现的次数。

因此，pos_counts 和 neg_counts 分别表示 df 中 y 列中值为 'yes' 和 'no' 的行中 col 列的频数。