pandas之values和value_count()用法：结合JData ”用户购买时间预测“数据分析实例（一）

表1：SKU基本信息表（jdata_sku_basic_info）

1. 读取数据，并获取部分特征的最大值，最小值，均值和中位数

2. df.info()给出DataFrame数据的基本信息

3. df.column.values   以array形式返回指定column的所有取值

4. df.column.value_counts()  以Series形式返回指定列的不同取值的频率

value_count() 的参数：

(1) normalize : boolean, default False             如果为True，则返回的对象将包含唯一值的相对频率。

sort : boolean, default True             按值排序

ascending : boolean, default False        按频率计数升序排序

bins : integer, optional    而不是数值计算，把它们分成半开放的箱子，一个方便的pd.cut，只适用于数字数据

dropna : boolean, default True          不包括NaN的数量。