pandas 中 value_count() 是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值在该列中有多少重复值。
注意：value_counts() 是 Series 类型的数据拥有的方法，Dataframe 类型的数据不可以直接用，需要指定对哪一行或哪一列使用（Dataframe 取某列、行之后，就是 Series 类型了）。
（参考：pandas中.value_counts()的用法）
（参考：如何统计dataframe里某一列中某个数值出现的次数）
2. Tips：
（1）使用 value_counts() 时，必须保证该元素在 Series 存在，否则报错：KeyError。（当然~可以使用 try-excepy 捕获 KeyError~）。
（2）如果直接对 Dataframe 类型的数据使用 value_counts() 方法，会报错：AttributeError。（当然~可以使用 try-except 捕获 AttributeError~）
修改后的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
a = list(range(1, 51))
a_reshape = np.array(a).reshape(5, 10).T
b = pd.Dataframe(a_reshape)
print(b)
print(type(b[0])) # series 类型
try:
print(b[0].value_counts()[1])
except KeyError:
print('b中没有该元素n')
try:
print(b.value_counts()[1])
except AttributeError:
print(''' Dataframe' object has no attribute 'value_countsn' ''')
（参考：Python 异常处理）
