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在Pandas中用于计算Series中各个唯一值出现次数的方法。
它返回一个新的Series，其中索引是唯一值，值是对应唯一值出现的次数，按照出现次数从高到低排序
xxxxxxxxxxseries.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)normalize：可选参数，用于指定是否返回相对频率而不是绝对频数。默认为False，返回绝对频数。sort：可选参数，用于指定是否按照频数进行排序。默认为True，按照频数从高到低排序。ascending：可选参数，用于指定排序顺序。默认为False，按照频数从高到低排序。bins：可选参数，用于指定连续型数据的分箱数。当数据为连续型时，可以指定分箱数将数据离散化并计算频数。dropna：可选参数，用于指定是否忽略缺失值。默认为True，忽略缺失值。xxxxxxxxxximport pandas as pd
# 创建示例 DataFramedata = { 'Category': ['Clothing', 'Electronics', 'Electronics', 'Furniture', 'Clothing', 'Furniture']}df = pd.DataFrame(data)
# 计算每个类别出现的次数category_counts = df['Category'].value_counts()print(category_counts)count方法:计算非缺失值的个数
xxxxxxxxxximport pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的 Seriesseries = pd.Series([1, 2, None, 4, None, 6])
# 计算非缺失值的个数count = series.count()print(count)unique方法:返回 Series 中的唯一值
xxxxxxxxxximport pandas as pd
# 创建一个包含重复值的 Seriesseries = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
# 获取唯一值unique_values = series.unique()print(unique_values)nunique方法:计算 Series 中的唯一值的个数
xxxxxxxxxximport pandas as pd
# 创建一个包含重复值的 Seriesseries = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
# 计算唯一值的个数unique_count = series.nunique()print(unique_count)mode方法:返回 Series 中的众数（出现频率最高的值）
xxxxxxxxxximport pandas as pd
# 创建一个包含重复值的 Seriesseries = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
# 获取众数mode_values = series.mode()print(mode_values)实时学习反馈
1. Pandas中分类变量的频数统计调用Series对象的_____:
A value_counts()
B counts()
答案
1=>A