Pandas-如何获取另一列中每个相应值的行出现的次数

Pandas是一个强大的数据分析工具，可以用于处理和分析大型数据集。要获取另一列中每个相应值的行出现的次数，可以使用Pandas的value_counts()方法。

value_counts()方法可以对Series对象中的每个唯一值进行计数，并返回一个包含唯一值和计数的新的Series对象。以下是使用value_counts()方法获取另一列中每个相应值的行出现次数的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'],
        'B': ['red', 'yellow', 'red', 'green', 'red']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用value_counts()方法获取B列中每个相应值的行出现次数
counts = df['B'].value_counts()

print(counts)

输出结果将会是：

red       3
green     1
yellow    1
Name: B, dtype: int64

上述代码中，我们创建了一个示例的DataFrame对象，并使用value_counts()方法获取了B列中每个相应值的行出现次数。结果以Series对象的形式返回，其中包含了每个唯一值和对应的计数。

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