统计每个pandas列中数据出现的次数

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和函数，可以方便地进行数据操作和分析。在pandas中，可以使用value_counts()函数来统计每个列中数据出现的次数。

value_counts()函数可以应用于Series对象和DataFrame对象的列。对于Series对象，它将返回一个包含唯一值和对应出现次数的Series对象。对于DataFrame对象的列，它将返回一个包含唯一值和对应出现次数的DataFrame对象。

下面是使用pandas进行数据统计的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'],
        'B': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog', 'cat'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计每个列中数据出现的次数
for column in df.columns:
    counts = df[column].value_counts()
    print(f"列 {column} 中数据出现的次数：\n{counts}\n")

输出结果如下：

列 A 中数据出现的次数：
apple     3
banana    2
Name: A, dtype: int64

列 B 中数据出现的次数：
cat    3
dog    2
Name: B, dtype: int64

列 C 中数据出现的次数：
5    1
4    1
3    1
2    1
1    1
Name: C, dtype: int64

在这个示例中，我们创建了一个包含三列数据的DataFrame对象，并使用value_counts()函数统计了每个列中数据出现的次数。结果显示了每个唯一值和对应的出现次数。

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