使用Pandas保存列中条目的总计数

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等操作。

要使用Pandas保存列中条目的总计数，可以使用Pandas的value_counts()函数。value_counts()函数可以统计一列中每个不同值的出现次数，并按照出现次数进行降序排列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含多个条目的列
data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用value_counts()函数统计每个条目的出现次数
count = df['fruit'].value_counts()

# 打印结果
print(count)

输出结果为：

apple     3
banana    2
orange    1
Name: fruit, dtype: int64

在这个例子中，我们创建了一个包含多个水果条目的列，并使用value_counts()函数统计了每个水果的出现次数。最后，打印出了结果。

Pandas还提供了其他一些函数和方法来进行数据统计和计数，如count()函数用于计算非缺失值的数量，sum()函数用于计算数值列的总和等。

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