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_in.discharge_department.value_counts().to_csv()

这行代码的作用是将一个 DataFrame 中的 discharge_department 列的值计数，并将结果输出为 CSV 格式的文本。但是该代码中没有指定输出文件的路径和文件名，因此会输出到默认的标准输出（console）上。如果需要将结果保存到文件中，可以在 to_csv() 函数中指定文件名和路径。例如：

df_in.discharge_department.value_counts().to_csv('output.csv')

这将在当前工作目录下创建一个名为 output.csv 的文件，并将结果写入该文件中。

df.value_counts()

As an AI language model, I don't have access to any specific dataframe to execute code. However, in general, `df.value_counts()` is a method used in pandas library of Python to count the number of occurrences of each unique value in a series or dataframe column. It returns a new series with counts of unique values in descending order.