count_class_0, count_class_1 = target['ProdTaken'].value_counts() # Divide by class df_class_0 = df[target['ProdTaken'] == 'Not Taken'] df_class_1 = df[target['ProdTaken'] == 'Taken'] print(count_class_0) print(count_class_1)df_class_0_under = df_class_0.sample(count_class_1,random_state=42) df_under = pd.concat([df_class_0_under, df_class_1], axis=0) print('Random under-sampling:') print(df_under['ProdTaken'].value_counts()) df_under['ProdTaken'].value_counts().plot(kind='bar', title='Count (target)');trainset, testset = train_test_split(df_under, test_size=0.2, random_state=42) fig, ax = plt.subplots(1,2, figsize=(10, 5)) sns.countplot(x = trainset['ProdTaken'] , data = trainset['ProdTaken'],ax=ax[0],palette="Set3").set_title('TrainSet') sns.countplot(x = testset['ProdTaken'] , data = testset['ProdTaken'],ax=ax[1],palette="Set2").set_title('TestSet');

这段代码是在进行数据不平衡处理，将目标变量'ProdTaken'为'Taken'和'Not Taken'的数据样本数量进行平衡，使得两种类别的样本数量相等。具体操作是使用随机下采样方法，从'Not Taken'类别中随机抽取与'Taken'类别数量相等的样本，然后将两个类别的样本合并成一个新的数据集。接着使用train_test_split函数将新的数据集划分成训练集和测试集，比例为0.8:0.2，并对训练集和测试集进行可视化展示。

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df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index()

这是一个对DataFrame中的一个列进行统计的操作。根据代码的意思，`unique.city`是一个DataFrame中的一个列，`value_counts()`函数用于统计该列中每个元素出现的次数，并返回一个Series，然后通过`reset_index()`函数将Series转换为DataFrame。最终的结果是一个新的DataFrame `df_count_city`，其中包含两列：`index`列和`city`列，`index`列存储每个城市的名称，`city`列存储对应城市出现的次数。

df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index() 的含义

这段代码的含义是计算数据集中每个城市出现的次数，并将结果存储在一个新的数据框中。首先，`unique.city` 是一个Series对象，它包含数据集中的城市列的唯一值。然后，`value_counts()` 方法会计算每个唯一值出现的次数，并返回一个新的Series对象，其中索引是城市名，值是对应城市出现的次数。最后，`reset_index()` 方法将Series转换为DataFrame，并将索引重置为默认的数字索引，生成一个包含城市和对应出现次数的两列数据框 `df_count_city`。