如何仅对某些值使用value_counts()？

import pandas as pd

# 示例数据
data = pd.Series(['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple'])

# 指定感兴趣的值
values_of_interest = ['apple', 'banana']

# 创建布尔掩码
mask = data.isin(values_of_interest)

# 应用 value_counts() 到过滤后的数据
result = data[mask].value_counts()

print(result)

import pandas as pd

# 示例数据
data = pd.DataFrame({
    'fruit': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple'],
    'color': ['red', 'yellow', 'red', 'orange', 'yellow', 'red']
})

# 指定感兴趣的列
column_of_interest = 'fruit'

# 应用 value_counts() 到指定的列
result = data[column_of_interest].value_counts()

print(result)

import pandas as pd

# 示例数据
data = pd.Series(['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple'])

# 指定感兴趣的值
values_of_interest = ['apple', 'banana']

# 使用 query() 方法过滤数据
result = data.query(f"isin(@values_of_interest)").value_counts()

print(result)