survived = data['survived'].value_counts().to_frame().reset_index().rename(columns={'index': 'label', 'survived': 'counts'})

这段代码是对数据集中“幸存者”这一列进行计数的操作，主要实现了以下几个功能：

1. 使用 pandas 库中的 value_counts() 函数对“幸存者”这一列进行计数，并将结果存储为一个 pandas dataframe 对象。
2. 使用 to_frame() 函数将计数结果转换成 dataframe 对象。
3. 使用 reset_index() 函数将 dataframe 对象的索引重置为默认的整数索引。
4. 使用 rename() 函数对 dataframe 对象的列名进行重新命名，将“index”列名改为“label”，将“survived”列名改为“counts”。

执行这段代码之后，得到的结果是一个包含了“幸存者”这一列中每个取值的计数结果的 dataframe 对象，其中“label”列表示“幸存者”这一列的取值（0 或 1），“counts”列表示该取值在数据集中出现的次数。

相关问题

survived=data['survived'].value_counts().to_frame().reset_index().rename(columns={'index': 'label', 'survived': 'counts'})

这段代码的作用是统计 DataFrame 对象 `data` 中 `survived` 列中每个值的个数，然后将结果转换为 DataFrame 对象，并对结果进行重命名。

具体来说，代码执行的步骤如下：

1. `data['survived'].value_counts()` 统计 `data` 中 `survived` 列中每个值出现的次数，返回一个 Pandas Series 对象。

2. `.to_frame()` 将上一步返回的 Pandas Series 对象转换为 DataFrame 对象，其中每一行包含两列：`survived` 列的值和该值出现的次数。

3. `.reset_index()` 将上一步转换得到的 DataFrame 对象的索引重置为默认的整数索引。

4. `.rename(columns={'index': 'label', 'survived': 'counts'})` 对重置索引后的 DataFrame 对象进行重命名，将原来的默认索引列名 `index` 改为 `label`，将 `survived` 列名改为 `counts`。

最终，代码将统计结果存储在名为 `survived` 的 DataFrame 对象中，并打印出来。其中，`survived` DataFrame 对象的每一行表示一个不同的值，包括该值的出现次数和该值的标签（0 表示未生还，1 表示生还）。

这串代码结果显示Bar不是有效的plot kind，要如何改进。import pandas as pd data = pd.read_excel('titanic.xls') print(data.sex.unique()) data.loc[data['sex']=='male','sex']=0 data.loc[data['sex']=='female','sex']=1 survive_0 = data['survived'][data['sex']==0].value_counts() survive_1 = data['survived'][data['sex']==1].value_counts() data1 =pd.DataFrame({'获救': survive_1,'未获救': survive_0}) data1.plot(kind='Bar',stacked=True) plt.title('不同性别的获救比例')

把 `Bar` 改为 `bar` 即可，这个错误是因为大小写不匹配导致的。修改后的代码如下：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_excel('titanic.xls') 
print(data.sex.unique()) 
data.loc[data['sex']=='male','sex']=0 
data.loc[data['sex']=='female','sex']=1 

survive_0 = data['survived'][data['sex']==0].value_counts() 
survive_1 = data['survived'][data['sex']==1].value_counts() 

data1 = pd.DataFrame({'获救': survive_1,'未获救': survive_0}) 

data1.plot(kind='bar', stacked=True) 
plt.title('不同性别的获救比例')
plt.show()

注意最后需要加上 `plt.show()` 才能显示图像。