【Pandas】pandas Series value_counts

Pandas2.2 Series

Computations descriptive stats

方法	描述
Series.abs()	用于计算 Series 中每个元素的绝对值
Series.all()	用于检查 Series 中的所有元素是否都为 True 或非零值（对于数值型数据）
Series.any()	用于检查 Series 中是否至少有一个元素为 True 或非零值（对于数值型数据）
Series.autocorr()	用于计算 Series 的自相关系数
Series.between()	用于检查 Series 中的每个元素是否在指定的两个值之间（包括边界值）
Series.clip()	用于将 Series 中的元素限制在指定的上下限之间
Series.corr()	用于计算两个 Series 之间的相关系数
Series.count()	用于计算 Series 中非 NA/null 值的数量
Series.cov(other[, min_periods, ddof])	用于计算两个 Series 之间的协方差
Series.cummax([axis, skipna])	用于计算 Series 中元素的累积最大值
Series.cummin([axis, skipna])	用于计算 Series 中元素的累积最小值
Series.cumprod([axis, skipna])	用于计算 Series 中元素的累积乘积
Series.cumsum([axis, skipna])	用于计算 Series 中元素的累积和
Series.describe([percentiles, include, exclude])	用于生成 Series 对象的描述性统计信息的方法
Series.diff([periods])	用于计算 Series 中元素与前一个元素之间差值的方法
Series.factorize([sort, use_na_sentinel])	用于将 Series 中的唯一值编码为从 0 开始的整数索引的方法
Series.kurt([axis, skipna, numeric_only])	用于计算 Series 中数据的峰度（kurtosis）
Series.max([axis, skipna, numeric_only])	用于计算 Series 中所有元素的最大值
Series.mean([axis, skipna, numeric_only])	用于计算 Series 中所有元素的算术平均值
Series.median([axis, skipna, numeric_only])	用于计算 Series 对象中位数的函数
Series.min([axis, skipna, numeric_only])	用于计算 Series 对象最小值的函数
Series.mode([dropna])