Python|熊猫 Series.value_counts()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.value_counts()函数返回一个包含唯一值计数的系列。结果对象将按降序排列，因此第一个元素是最常出现的元素。默认情况下排除 NA 值。

Syntax: Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)

Parameter :
normalize : If True then the object returned will contain the relative frequencies of the unique values.
sort : Sort by values.
ascending : Sort in ascending order.
bins : Rather than count values, group them into half-open bins, a convenience for pd.cut, only works with numeric data.
dropna : Don’t include counts of NaN.

Returns : counts : Series

示例 #1：使用Series.value_counts()函数查找给定 Series 对象中每个元素的唯一值计数。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Chicago', 'Lisbon'])
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.value_counts()函数来查找给定 Series 对象中每个唯一值的值计数。

# find the value counts
sr.value_counts()

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.value_counts()函数返回了给定 Series 对象中每个唯一值的值计数。

示例 #2：使用Series.value_counts()函数查找给定 Series 对象中每个元素的唯一值计数。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, 214, 325, 88, None, 325, None, 325, 100])
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.value_counts()函数来查找给定 Series 对象中每个唯一值的值计数。

# find the value counts
sr.value_counts()

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.value_counts()函数返回了给定 Series 对象中每个唯一值的值计数。