该函数会对DataFrame中的某一列进行元素计数，然后返回一个序列表明每个元素出现的次数。normalize：是返回频次还是概率（比例）sort：是否对频次进行排序返回ascending：对频次是升序还是降序dropna：对元素进行计数时，是否考虑空值。
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Pandas
计算
元素
的数量和频率（
出现
的
次数
）
在
pandas
.Series的
pandas
.DataFrame列中，将描述获取唯一
元素
数（不包括重复项的案例数）和每个
元素
的
出现
频率（
出现
数）的方法。
使用
pandas
.Series方法的unique（），value_counts（）和nunique（）。还提供了nunique（）作为
pandas
.DataFrame的方法。
pan...
今天在工作中遇到一个需求：有一个ABC三列的表，其中A列数据大量重复，且BC列不同。现在需要根据A列的数据，汇总A列去重并输出重复
次数
最多
的100行（N行）
原始表类似于这样：
FFFEFFFEFFF
71956
FFFF7FFF7FF
28994
DFF4DFF4DFF
68109
1FF807F800...
刚刚使用
Python
进行数据分析，分享一些概念和想法，希望可以大家一起讨论，如果理解或者表达有不准确的地方，请多多指点，不吝赐教，非常感谢～～
本文将介绍
Pandas
操作的最后一个部分，前两篇分别是：
《
Pandas
的基础操作：介绍／创建／查看数据／赋
值
／常用函数》：https://blog.csdn.net/weixin_42969619/article/details/96863875
- 你可以使用
pandas
的 read_csv() 函数来读取股票数据文件，例如 CSV 文件。
- 你还可以使用
pandas
的 DataFrame 类型来存储和处理股票数据。 DataFrame 可以被看作是一个二维表格，其中包含多行和多列。你可以使用类似于 Excel 的方式来访问和操作 DataFrame 中的数据。
例如，你可以使用以下代码来读取 CSV 文件并将其存储在 DataFrame 中：
import
pandas
as pd
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
然后，你可以使用 DataFrame 的各种方法来
提取
和处理数据，例如：
- df.head() 可以显示 DataFrame 的前几行
- df.tail() 可以显示 DataFrame 的后几行
- df['column_name'] 可以访问 DataFrame 中的某
一列
- df.describe() 可以计算 DataFrame 中数
值
型列的统计信息
有关使用 numpy 和
pandas
进行股票数据分析的更多信息，你可以参考官方文档或搜索在线教程。
