如何通过8个value_counts()优化技巧提升Python数据分析效能？

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数据科学家通常将大量时间花在探索和预处理数据上。谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas库的`value_counts()`函数是最受欢迎的工具之一。该函数返回一个包含唯一值计数的序列。

数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。

在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。如何使用它来处理以下常见任务。​喜欢本文记得收藏、关注、点赞。​

1、默认参数

2、按升序对结果进行排序

3、按字母顺序排列结果

4、结果中包含空值

5、 以百分比计数显示结果

6、将连续数据分入离散区间

7、分组并调用 value_counts()

8、将结果系列转换为 DataFrame

9、应用于DataFrame

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1、默认参数

Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。