Pandas中布尔级数的百分比函数

Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的函数和方法来处理和分析数据。在Pandas中，布尔级数的百分比函数可以通过value_counts和normalize方法来实现。

value_counts方法用于计算布尔级数中每个唯一值的出现次数。它返回一个包含唯一值和对应出现次数的Series对象。例如，对于一个布尔级数series，可以使用以下代码计算每个唯一值的出现次数：

counts = series.value_counts()

normalize方法用于计算每个唯一值的相对频率，即百分比。它接受一个布尔值参数normalize，默认为False。当normalize为True时，返回的Series对象中的值将是相对频率，即百分比。例如，可以使用以下代码计算每个唯一值的百分比：

percentages = series.value_counts(normalize=True)

布尔级数的百分比函数在数据分析和可视化中非常有用。它可以帮助我们了解布尔级数中不同值的分布情况，从而更好地理解数据。

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