在Python的数据分析库pandas中，我们经常需要统计每一列中存在特定值的数量，这可以通过使用pandas的一些内置函数来实现，如value_counts()、isin()等，下面是一些详细的技术教学。

1、我们需要导入pandas库，如果你还没有安装pandas，可以使用pip install pandas命令进行安装。

import pandas as pd

2、创建一个简单的DataFrame，我们创建一个3×3的DataFrame：

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

3、使用value_counts()函数统计每一列中特定值的数量，我们想要统计每一列中值为1的数量：

value_counts = df.apply(lambda x: x == 1).sum()
print(value_counts)

4、使用isin()函数过滤出包含特定值的行，我们想要找出所有A列中值为1的行：

filtered_rows = df[df['A'].isin([1])]
print(filtered_rows)

5、使用groupby()和agg()函数对每一列进行分组统计，我们想要统计每一列中特定值的数量：

grouped = df.groupby(df.columns.tolist()).agg(lambda x: (x == 1).sum())
print(grouped)

6、使用pivot_table()函数创建透视表，我们想要统计每一列中特定值的数量：

pivot_table = pd.pivot_table(df, values=df.columns.tolist(), index=None, aggfunc=(lambda x: (x == 1).sum()))
print(pivot_table)

7、使用crosstab()函数创建交叉表，我们想要统计每一列中特定值的数量：

crosstab = pd.crosstab(index=df.columns.tolist(), columns=[1])
print(crosstab)

以上就是在pandas中统计每一列存在特定值的方法，这些方法可以帮助我们在处理大量数据时，快速地找到我们需要的信息，在实际使用中，你可能需要根据你的具体需求，选择合适的方法。