在pandas中统计数据框中每一列的值变化

在pandas中，可以使用value_counts()方法来统计数据框中每一列的值变化。该方法会返回一个包含每个唯一值及其对应出现次数的Series对象。

以下是使用value_counts()方法统计数据框每一列值变化的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 3, 3],
        'B': [4, 4, 5, 5, 5, 6],
        'C': [7, 7, 7, 8, 8, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计每一列的值变化
for column in df.columns:
    value_counts = df[column].value_counts()
    print(f"列 {column} 的值变化统计结果：\n{value_counts}\n")

输出结果如下：

列 A 的值变化统计结果：
3    3
2    2
1    1
Name: A, dtype: int64

列 B 的值变化统计结果：
5    3
4    2
6    1
Name: B, dtype: int64

列 C 的值变化统计结果：
8    3
7    3
Name: C, dtype: int64

在上述示例中，我们首先创建了一个包含三列数据的数据框。然后，使用for循环遍历每一列，对每一列使用value_counts()方法进行值变化统计，并将结果打印输出。

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