string_series.value_counts(normalize=True) 是 Pandas Series 对象的方法，用于统计 Series 中每个唯一值出现的次数，并且通过设置 normalize=True 参数，将统计结果转换为相对频率（即归一化计数）。
让我们详细解释一下：
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string_series：这是一个 Pandas Series，其中的每个元素都是字符串类型。 -
.value_counts()：.value_counts()是 Pandas Series 的方法，用于统计每个唯一值出现的次数。例如，如果 Series 中有多个'apple'，它会统计出'apple'出现的次数。 -
normalize=True：这是.value_counts()方法的一个参数，设置为 True 表示将统计结果转换为相对频率（归一化计数）。默认情况下，normalize=False，统计的是绝对计数。
应用场景和效果：
- 计算相对频率：通过设置
normalize=True，可以计算出每个唯一值在整个 Series 中出现的比例。每个值的相对频率等于其绝对计数除以总计数（总数为 1）。
示例：
假设 string_series 是以下的 Pandas Series：
import pandas as pd
string_series = pd.Series(['apple', 'orange', 'apple', 'banana', 'apple', 'orange'])
# 计算每个唯一值的相对频率
result = string_series.value_counts(normalize=True)
print(result)
输出结果会显示每个唯一值在 Series 中的相对频率：
apple 0.5
orange 0.333333
banana 0.166667
dtype: float64
- 在这个示例中，
'apple'出现了3次（占总数的50%），'orange'出现了2次（占总数的33.33%），'banana'出现了1次（占总数的16.67%）。
总结：
string_series.value_counts(normalize=True) 是一个方便的方法，用于统计 Pandas Series 中每个唯一值的相对频率。这在分析和理解数据分布、做数据可视化时非常有用。
