Pandas数值统计学会统计Series中的值。请仔细阅读右侧代码，结合相关知识，在 Begin-End 区域内进行代码补充，完成以下需求：
我们已经将f500中的一些数据保存到名为f500_sel的dataframe中。
在f500_sel的dataframe的country列中找到每个值及其计数。
在f500_sel的dataframe中选择country列。将它赋值给变量countries。
使用Series.value_counts()方法返回countries中的值的计数。将结果赋值给country_counts。
打印变量countries和country_counts。
以下是代码实现：
python
countries = f500_sel['country']
country_counts = countries.value_counts()
print(countries)
print(country_counts)
在上述代码中，我们首先选择了f500_sel dataframe的country列，并将其赋值给变量countries。然后使用了Series.value_counts()方法对countries中的值进行计数，并将结果存储在变量country_counts中。
最后，我们打印了变量countries和country_counts，以查看它们的值和计数。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:已完成的代码已经基本正确，只需要将输出语句调整一下就可以了。补充代码如下：
# 已完成的代码
import pandas as pd
f500_sel = pd.read_csv("f500_sel.csv")
# 在f500_sel的dataframe的country列中找到每个值及其计数。
# 请在此处编写代码：
countries = f500_sel["country"]
country_counts = countries.value_counts()
# 打印变量countries和country_counts
print(countries.head())
print(country_counts.head())
其中，countries.head()和country_counts.head()用于分别输出countries和country_counts的前5行数据，方便查看统计结果。如果想要输出所有行，可以将.head()去掉。注意，代码中文件路径需要根据实际情况进行修改，以确保正确读取文件。