python的value_counts函数怎么用

`value_counts()` 是 pandas 库中的一个函数，用于计算一列数据中每个值出现的次数。

使用方法：

假设我们有一个名为 `data` 的 DataFrame，其中有一列名为 `column_name`，我们要统计该列中每个值出现的次数，可以使用以下代码：

counts = data['column_name'].value_counts()

这将返回一个 Series，其中包含每个值出现的次数，索引为该值本身。

如果想要按照出现次数降序排列，可以使用 `sort_values()` 函数：

counts = data['column_name'].value_counts().sort_values(ascending=False)

其中 `ascending=False` 表示按照降序排列。

相关问题

python value_counts

Python 的 `value_counts()` 方法是 pandas 库中的一个函数，用于统计一个 Series 或 DataFrame 中每个值的出现次数。使用方法是在 Series 或 DataFrame 对象后面加上 `.value_counts()`，例如：

import pandas as pd

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

输出结果如下:

3    3
2    2
1    1
dtype: int64

也可以在Dataframe上使用value_counts(),例如:

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5], 'B':[2,2,2,2,2]})
df["B"].value_counts()

输出结果如下:

2    5
Name: B, dtype: int64

其中，输出结果是一个新的 Series 对象，索引是出现过的值，值是出现次数。

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