在julia dataframes中有没有比pandas value_counts更好的等价物？

在Julia DataFrames中，可以使用by函数来实现类似于Pandas中value_counts的功能。by函数可以按照指定的列对DataFrame进行分组，并计算每个组中唯一值的频率。

下面是一个示例代码：

using DataFrames

# 创建一个示例DataFrame
df = DataFrame(col1 = [1, 2, 2, 3, 3, 3], col2 = ['a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'])

# 使用by函数计算每个组中唯一值的频率
counts = by(df, :col1, :col2 => length)

# 打印结果
println(counts)

输出结果如下：

3×2 DataFrame
│ Row │ col1  │ col2_length │
│     │ Int64 │ Int64       │
├─────┼───────┼─────────────┤
│ 1   │ 1     │ 1           │
│ 2   │ 2     │ 2           │
│ 3   │ 3     │ 3           │

上述代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame df，然后使用by函数按照col1列对DataFrame进行分组，并计算每个组中col2列的唯一值的频率。最后，将结果存储在counts变量中，并打印输出。

需要注意的是，Julia DataFrames中的by函数返回的结果是一个新的DataFrame，其中包含分组列和计算结果列。