value_counts

`value_counts()` 是 Pandas 库中的一个函数，用于统计一个 Series 中每个值出现的次数并返回一个新的 Series，其中每个值是新 Series 的索引，对应的值是该值在原 Series 中出现的次数。例如：

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3])
counts = data.value_counts()
print(counts)

输出结果为：

3    3
2    2
1    1
dtype: int64

表示 3 出现了 3 次，2 出现了 2 次，1 出现了 1 次。可以看出，`value_counts()` 默认按照出现次数从大到小排序。

相关问题

python value_count和value_counts

value_count和value_counts都是pandas库中的函数，用于计算Series或DataFrame中每个值的出现次数。

但是value_count只适用于Series，而value_counts适用于Series和DataFrame，且返回的结果格式不同。

用法示例：

Series：

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

输出结果：

c    3
a    2
b    1
dtype: int64

DataFrame：

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

输出结果：

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

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

输出结果：

6    1
5    1
4    1
3    1
2    1
1    1
Name: B, dtype: int64

解释city_counts = uniqlo['city'].value_counts() city_counts

`city_counts` 是一个用于统计 `uniqlo` 数据集中城市出现次数的 Series 对象。`value_counts()` 方法用于计算唯一值的出现次数，并按照出现次数从高到低的顺序进行排序。

以下是示例代码：

city_counts = uniqlo['city'].value_counts()
print(city_counts)

这段代码将统计 `uniqlo` 数据集中每个城市出现的次数，并将结果保存在 `city_counts` 中。然后，通过调用 `print(city_counts)` 来打印出城市及其对应的出现次数。

输出结果将会是一个 Series 对象，其中每个城市是索引，对应的值为该城市在数据集中出现的次数。

例如，输出结果可能类似于：

Shanghai     500
Beijing      400
Guangzhou    300
...

这表示在 `uniqlo` 数据集中，上海出现了 500 次，北京出现了 400 次，广州出现了 300 次，以此类推。