在Python 的pandas.DataFrame中有一种操作，它可以大大减轻我们的工作量，方便我们更快地进行数据分析，加快处理工作的效率。这就是

.apply(pd.value_counts)

pandas 的强大，越使用，也就越爱了。现在就来夸夸它的作用啦！

.apply(pd.value_counts)它会对DataFrame中的每一列进行操作，并对每一列中的不同值进行计数。返回值时一个新的DataFrame,其中包含每列不同值出现的次数。

来个实例，看一下吧

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': ['小米', '小张', '小磊', '小米', '小康'],
    'B': ['小龙', '小李', '小李', '小康', '小张'],
    'C': ['小朱', '小文', '小磊', '小李', '小朱']
}


df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 统计每列的不同值出现的次数
value_counts = df.apply(pd.value_counts)

print(value_counts)

 完美~