主要观点总结
本文主要介绍了Pandas模块中的数据统计与排序功能，包括value_counts方法和sort_values方法的详细使用。文章先介绍了value_counts方法中的参数及其常用解释，然后介绍了sort_values方法中的参数及其使用场景。除此之外，还涉及了数据的分组统计、连续型数据分箱、数据的自定义排序等高级用法。
关键观点总结
关键观点1: value_counts方法用于计算各类别的出现次数，可以统计连续型数据或分类数据。
value_counts方法中的参数包括subset、normalize、ascending、dropna等，可以根据需求进行自定义。
关键观点2: sort_values方法用于对数值进行排序，可以根据单个或多个字段进行排序，也可以自定义排序方式。
sort_values方法中的参数包括by、axis、ascending、inplace、kind、ignore_index等，可以根据具体场景选择合适的参数。
关键观点3: 除了基本的统计和排序功能，Pandas还提供了分组统计、连续型数据分箱等高级用法。
这些功能可以更加灵活地处理数据，提取有用的信息。
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