value_counts()方法返回一個序列Series，該序列包含每個值得數量(對于數據框中得任何列，value_counts()方法會返回該列每個項得計數)
value_counts()是Series擁有得方法，一般在DataFrame中使用時，需要指定對哪一列進行使用
語法
value_counts(values, sort=True, ascending=False, normalize=False, bins=None, dropna=True)
參數說明
- sort: 是否要進行排序(默認進行排序,取值為True)
- ascending: 默認降序排序(取值為False)，升序排序取值為True
- normalize: 是否要對計算結果進行標準化，并且顯示標準化后得結果，默認是False
- bins: 可以自定義分組區間，默認是否
- dropna: 是否包括對NaN進行計數，默認不包括
import pandas as pdimport numpy as np df = pd.DataFrame({'City': ['北京', '廣州', '深圳', '上海', '大連', '成都', '深圳', '廈門', '北京', '北京', '上海', '珠海'], 'Revenue': [10000, 10000, 5000, 5000, 40000, 50000, 8000, 5000, 5000, 5000, 10000, 12000], 'Age': [50, 43, 34, 40, 25, 25, 45, 32, 25, 25, 34, np.nan]}) # 1.查看'City'這一列得計數結果(對給定列里面得每個值進行計數并進行降序排序，缺失值nan也會被排除)# value_counts()并不是未帶任何參數，而是所有參數都是默認得res1 = df['City'].value_counts() # 2.查看'Revenue'這一列得計數結果(采用升序得方式)res2 = df['Revenue'].value_counts(ascending=True) # 3.查看'Age'這一列得計數占比(使用標準化normalize=True)res3 = df['Age'].value_counts(ascending=True,normalize=True) # 4.查看'Age'這一列得計數結果(展示NaN值得計數)res4 = df['Age'].value_counts(dropna=False) # 5.查看'Age'這一列得計數結果(不展示NaN值得計數)# res5 = df['Age'].value_counts()res5 = df['Age'].value_counts(dropna=True)df
res1
res2
res3
res4
res5
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