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如何高效地在多个列中使用value_counts?

在多个列中使用value_counts可以通过使用pandas库中的groupby函数来实现。groupby函数可以将数据按照指定的列进行分组,并对每个分组进行计数。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个包含多个列的DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 在多个列中使用value_counts
counts = df.groupby(['A', 'B']).size()

print(counts)

输出结果为:

代码语言:txt
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A    B  
bar  one    2
     two    1
foo  one    1
     two    2
dtype: int64

这个结果显示了在'A'列和'B'列中每个组合出现的次数。

在这个例子中,我们使用了groupby函数将数据按照'A'列和'B'列进行分组,并使用size函数计算每个分组的大小。最后,我们得到了一个包含每个组合出现次数的Series。

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