Pandas中SQL计数的等价物是什么

在Pandas中，SQL计数的等价物是value_counts()函数。该函数用于统计一个Series中各个元素出现的频次，并按照频次降序排列。它返回一个新的Series，其中包含每个唯一元素及其对应的频次。

value_counts()函数的语法如下：

pandas.Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)

参数说明：

• normalize：可选参数，如果设置为True，则返回的频次将以百分比形式表示，默认为False。
• sort：可选参数，如果设置为True，则按照频次降序排列，默认为True。
• ascending：可选参数，如果设置为True，则按照频次升序排列，默认为False。
• bins：可选参数，用于指定分箱的数量，默认为None。
• dropna：可选参数，如果设置为False，则不统计缺失值，默认为True。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个Series
data = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])

# 统计元素频次
counts = data.value_counts()

print(counts)

输出结果：

4    4
3    3
2    2
1    1
dtype: int64

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