value_counts()

统计 pandas DataFrame 中 'winner' 列中每个唯一值出现的次数。你可以使用 value_counts() 方法来实现：

temp = df['winner'].value_counts()

这段代码的作用是：

• df['winner'] 选择 DataFrame df 中的 'winner' 列。
• .value_counts() 统计该列中每个唯一值出现的次数，并返回一个 Series。Series 的索引是唯一值，对应的值是它们在 'winner' 列中出现的次数。

运行完这段代码后，temp 将是一个 pandas Series，其中每个索引代表一个唯一的获胜者，对应的值表示该获胜者在 DataFrame 的 'winner' 列中出现的次数。

假设我们有一个名为 df 的 pandas DataFrame，其中包含一列名为 'winner' 的数据，数据如下：

   winner
0  Alice
1    Bob
2  Alice
3  Alice
4    Bob
5  Charlie
6    Bob

现在统计 'winner' 列中每个唯一值出现的次数。我们可以使用 value_counts() 方法来做到这一点：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
    'winner': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Bob']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 value_counts() 统计每个唯一值出现的次数
temp = df['winner'].value_counts()

print(temp)

输出结果会是：

Alice      3
Bob        3
Charlie    1
Name: winner, dtype: int64

这表示在 'winner' 列中，Alice 出现了 3 次，Bob 也出现了 3 次，Charlie 出现了 1 次。