频率分析是指统计数据集中每个值出现的次数，并计算其频率或百分比。在Pandas中，可以使用value_counts()方法来进行频率分析。
例如，假设有一个包含学生成绩的数据集df，其中有一个列score存储了学生成绩，我们可以通过以下代码进行频率分析：
117笔记问答import pandas as pd
# 创建数据集
data = https://www.yisu.com/ask/{'score': [80, 90, 85, 95, 90, 85, 80, 75, 95, 90]}
df = pd.DataFrame(data)
# 进行频率分析
frequency = df['score'].value_counts()
print(frequency)
以上代码将输出每个成绩出现的次数，可以根据需要进一步计算百分比或绘制频率分布图表。
要删除包含空值的行，可以使用dropna()方法。
示例：
import pandas as pd # 创建包含空值的DataFrame
data = https://www.yisu.com/ask/{'A': [...
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然后使用聚合函数对分组...
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import pandas as pd # 创建...
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import pandas as pd # 创建一个Series数据
data = https://www.yisu.co...
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pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_...
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import pandas as pd data = https://www.yisu.com/...