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value_counts函数用于统计dataframe或series中不同数或字符串出现的次数

ascending=True时,按升序排列.

normalize=True时,可计算出不同字符出现的频率,画柱状图统计时可以用到.

# trian中标签的比例
label_proportion = train['label'].value_counts(normalize=True).reset_index().sort_values(by=['index'])
# index label
# 5 1 0.029851
# 2 2 0.199005
# 0 3 0.298507
# 1 4 0.248756
# 3 5 0.149254
# 4 6 0.074627

df1= DataFrame( {"a":[3,4,5,6,2,3,4,4], "b":[2,4,5,6,5,4,3,4]} )
print(df1)
#dataframe要借助apply来应用value_counts()
print(df1.apply(pd.value_counts))
# map中括号内是series类型,key是a列的数,values是出现的次数
print(df1['a'].map(df1['a'].value_counts()))
print(df1['a'].value_counts()) #加括号时可直接统计出a列每个元素出现的次数