Pandas Python - get value counts by grouped

Pandas是一个基于Python的数据分析工具库，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和分析。

在Pandas中，可以使用groupby函数对数据进行分组，并通过value_counts函数获取每个分组中各个值的计数。

下面是完善且全面的答案：

Pandas Python - get value counts by grouped：

在Pandas中，可以使用groupby函数对数据进行分组，然后使用value_counts函数获取每个分组中各个值的计数。

首先，导入Pandas库：

import pandas as pd

接下来，创建一个DataFrame对象，用于存储数据：

data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们可以使用groupby函数对数据进行分组，并使用value_counts函数获取每个分组中各个值的计数：

grouped = df.groupby('Group')
counts = grouped['Value'].value_counts()

这将返回一个Series对象，其中包含每个分组中各个值的计数。可以通过打印counts来查看结果：

print(counts)

输出结果如下：

Group  Value
A      1        1
       2        1
B      3        1
       4        1
       5        1
C      6        1
Name: Value, dtype: int64

这个结果显示了每个分组中各个值的计数。例如，分组A中的值1和值2的计数都是1，分组B中的值3、值4和值5的计数都是1，分组C中的值6的计数是1。

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以上是关于Pandas Python中通过分组获取值计数的完善且全面的答案，希望对您有帮助！