计数每个值在pandas列中出现的次数

在pandas中，可以使用value_counts()函数来计算每个值在列中出现的次数。

value_counts()函数返回一个Series对象，其中包含每个唯一值及其出现的次数。该函数可以应用于DataFrame的某一列或Series对象。

以下是使用value_counts()函数计算每个值在pandas列中出现次数的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算列'A'中每个值的出现次数
counts = df['A'].value_counts()

print(counts)

输出结果为：

3    3
2    3
1    3
Name: A, dtype: int64

上述代码中，我们创建了一个包含两列的DataFrame，然后使用value_counts()函数计算了列'A'中每个值的出现次数，并将结果存储在变量counts中。最后，我们打印了counts的值。

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