9个 value_counts() 的技巧，提高 Python 数据分析效率
1. 了解数据
在进行数据分析之前，了解数据是非常重要的。可以使用value_counts()函数来查看数据中各个元素的数量以及分布情况。这可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的异常值，或者找到数据集的关键特征。
2. 查看数据分布
通过使用value_counts()函数，我们可以很容易地查看数据分布情况。这对于理解数据的分布特征以及可能存在的偏差非常有帮助。
3. 排序结果
value_counts()函数默认按照频率对结果进行排序，但有时我们可能需要按照其他的方式来排序结果，比如按照元素的值大小。可以通过设置参数sort=False来关闭排序功能，然后再使用sort_values()函数进行排序。
counts = df['column_name'].value_counts(sort=False)
sorted_counts = counts.sort_values(ascending=False)
4. 单独统计某个子集
有时我们只希望统计数据中的某个子集的情况，可以通过在调用value_counts()函数时添加筛选条件来实现。这样可以大大提高数据分析的效率。
subset_counts = df[df['column_name'] == 'value'].value_counts()
5. 计算相对频率
在一些情况下，我们更关注数据中元素的相对频率，而不是绝对数量。可以通过除以数据总数来计算相对频率。
relative_freq = df['column_name'].value_counts() / len(df)
6. 自定义输出
通过设置参数normalize=False，可以得到原始计数的输出结果。同时，可以通过设置参数dropna=False来包含缺失值的统计结果。
custom_output = df['column_name'].value_counts(normalize=False, dropna=False)
7. 输出结果为DataFrame
有时候我们希望value_counts()的结果以DataFrame的形式输出，这样可以更方便进一步处理数据。可以通过将value_counts()的结果转换为DataFrame来实现。
df_counts = pd.DataFrame(df['column_name'].value_counts())
8. 处理缺失值
value_counts()函数默认会忽略缺失值，不进行统计。如果希望对缺失值进行统计，并且显示缺失值的数量，可以使用dropna=False参数来实现。
missing_counts = df['column_name'].value_counts(dropna=False)
9. 适用于Series和DataFrame
value_counts()函数既可以用于Series对象，也可以用于DataFrame对象。对于DataFrame对象，可以使用value_counts()函数统计某个列的情况，也可以使用value_counts()函数统计整个DataFrame的情况。
综上所述，通过掌握这9个技巧，可以更好地利用value_counts()函数进行数据分析，提高Python数据分析的效率。