从根本上理解python中的value_counts()函数

value_counts()函数是pandas库中的一个函数，用于统计一个Series中每个元素的出现次数。该函数返回一个新的Series，其中索引表示原始Series中的 元素，而数值表示该元素在原始Series中出现的次数。

value_counts()函数的原理可以简单理解为：遍历原始Series中的每个元素，将其作为字典的键，在字典中查找该键值对应的值，并进行计数。如果字典中不存在该键，则创建新的键值对，并将值初始化为1；如果字典中已存在该键，则将对应的值加1。最后，将字典中的键值对转换为一个新的Series返回。

使用示例：

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 2, 3, 3]
series = pd.Series(data)

result = series.value_counts()
print(result)

输出结果为：

3    3
2    2
1    1
dtype: int64

上述例子中，原始Series包含了6个元素，其中1出现了1次，2出现了2次，3出现了3次。因此，value_counts()函数返回了一个包含了3个元素的新Series，其中索引分别是3、2和1，对应的数值分别是3、2和1。

value_counts()函数还可以通过设置参数来进行更灵活的操作。常用的参数包括：

- normalize：默认为False，表示返回的数值是元素的个数；如果设置为True，则返回的数值表示元素的百分比。

- sort：默认为True，表示按照元素的出现次数从大到小排序；如果设置为False，则不进行排序。

- ascending：默认为False，表示按照出现次数从大到小的方式进行排序；如果设置为True，则按照出现次数从小到大排序。

例如，对于上述示例中的原始Series：

result = series.value_counts(normalize=True, sort=False, ascending=True)
print(result)

输出结果为：

1    0.166667
2    0.333333
3    0.500000
dtype: float64

该示例中，通过设置normalize参数为True，返回的数值表示元素的百分比；通过设置sort参数为False，表示不进行排序；通过设置ascending参数为True，表示按照出现次数从小到大排序。最终结果中，1出现了1次，占总数的16.67%；2出现了2次，占总数的33.33%；3出现了3次，占总数的50.00%。