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value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值有在该列中个数，类似Excel里面的count函数
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其是pandas下面的顶层函数，也可以作用在Series、DataFrame下
常规用法：
pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数 并且 排序，默认是降序
可以看出，既可以对分类变量统计，也可以对连续数值变量统计
如果是要对结果升序排列，可以添加 ascending=True 来改变
如果不想看统计的个数，而是想看占比，那么可以设置 normalize=True 即可，结果是小数形式
可以通过apply，对每一列变量进行统计
以上是自己实践中遇到的一些点，分享出来供大家参考学习，欢迎关注DataShare公众号
python中total的用法是计数。
根据python官网资料显示，total的用法是计数，类似于sum，count等计算函数。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计。
python统计列表中元素的个数的方法：可以通过count()方法来实现。该方法可以统计字符串中某个字符出现的次数，并返回子字符串在字符串中出现的次数。具体用法如：【count=List.count(i)】。函数介绍：(推荐教程：Python入门教程)count()函数Python count() 方法用于统计字符串里某个字符出现的次数。
以下代码的功能是 统计列表中重复项的出现次数
这里面就用到了 count() 函数
mylist = ['apple', 'banana', 'grape', 'banana', 'apple', 'grape', 'grape']
myset = set(mylist)
for item in myset:
print("the %s has been found %d times" % (item, mylist.count(item)))
函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略。
如果参数是一个数组或引用，那么只统计数组或引用中的数字；数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值，请使用函数COUNTA（COUNTIF按EXCEL的说明也行，但常出毛病）。
排序过程
假设输入的线性表L的长度为n，L=L1,L2,..,Ln；线性表的元素属于有限偏序集S，|S|=k且k=O(n)，S={S1,S2,..Sk}；则计数排序可以描述如下：
1、扫描整个集合S，对每一个Si∈S，找到在线性表L中小于等于Si的元素的个数T(Si)；
2、扫描整个线性表L，对L中的每一个元素Li，将Li放在输出线性表的第T(Li)个位置上，并将T(Li)减1。
以上内容参考：百度百科-计数排序