df.age=pd.to_numeric(df.age)

This code converts the "age" column in a pandas dataframe named "df" from an object or string type to a numeric type. This can be useful for performing mathematical operations or analysis on the age data.

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data['PublishYear'] = pd.to_numeric(data['publishDate'].str[-4:], errors='coerce') data = data.drop('publishDate', axis=1) data['PublishYear'].fillna(round(data.PublishYear.mean()), inplace=True) data['Age'] = 2023 - data['PublishYear'] data.drop('PublishYear', axis=1, inplace=True) data['ratingsByStars'] = data['ratingsByStars'].str.strip('[]') data['ratingsByStars'] = data['ratingsByStars'].replace({'\'': ''}, regex=True) df_stars = data['ratingsByStars'].str.split(',', expand=True) df_stars.columns = ['5s_rate', '4s_rate', '3s_rate', '2s_rate', '1s_rate'] data = pd.concat([data, df_stars], axis=1) data = data.drop('ratingsByStars', axis=1) for ns_rate in ['4s_rate', '3s_rate', '2s_rate', '1s_rate']: data[ns_rate] = pd.to_numeric(data[ns_rate], errors='coerce').astype('Int64') data[ns_rate] = data[ns_rate].fillna(0) data = data.drop('5s_rate', axis=1) for ns_rate in ['4s_rate', '3s_rate', '2s_rate', '1s_rate']: data[ns_rate] = pd.to_numeric(data[ns_rate], errors='coerce').astype('Int64') data[ns_rate] = data.apply(lambda row: row[ns_rate] / row['numRatings'] if row['numRatings'] != 0 else 0, axis=1)

这段代码似乎是对某个数据集进行数据处理的代码，具体来说，它包括以下几个步骤：

1. 将 `publishDate` 列中的年份提取出来，并转换为数值类型，存储到 `PublishYear` 列中；
2. 删除原来的 `publishDate` 列；
3. 对 `ratingsByStars` 列中的字符串进行处理，去掉左右两边的方括号和单引号，并将其中的逗号分隔的数字转换为多个新的列；
4. 删除原来的 `ratingsByStars` 列；
5. 将新的多个列中的数据类型转换为整数，并将其中的缺失值填充为 0；
6. 删除新的多个列中的 `5s_rate` 列；
7. 对新的多个列中的每一列，将其除以 `numRatings` 列中的值，并将结果填充回该列中。

基于以上分析，可以猜测这段代码的目的是对某个书籍评分数据集进行处理，以便后续进行分析和建模。

''' # 钱包余额 money= 50 # 消费后 ice = 10 colo = 5 money= money-ice-colo print('钱包余额:',money,'元') name = '传智播客' stock_price = 19.99 stock_code = "003032" stock_price_daily_grown_factor = 1.2 grown_days = 7 finally_stock_price=stock_price * stock_price_daily_grown_factor ** grown_days print(f"公司:{name},股票代码:{stock_code},当前股价{stock_price}") print("每日的增长系数是:%.1f,经过%d的增长后,股价达到了:%.2f"%(stock_price_daily_grown_factor,grown_days,finally_stock import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import xlwt df = pd.read_excel(r"D:\学习\Employee_income.xls",sheet_name='emp_income') # 选择数值列进行计算 df_numeric = df.select_dtypes(include=np.number) corrresult1=df_numeric['age'].corr(df_numeric['salary']) print('age和salary的相关系数',corrresult1) corrresult2=df_numeric.loc[:,['age', 'salary', 'subsidy']].corr() print('age和salary、subsidy的相关系数\n',corrresult2) print('返回个相关系数矩阵\n',df_numeric.corr()) corrresult3=df_numeric.corr() print('返回一个相关系数矩阵\n', corrresult3) sns.heatmap(corrresult3, annot=True, cmap='YlGnBu', linewidths=1.2) plt.show() ''' import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r"D:\学习\goods_sales.csv",encoding='GBK') print(data) newData = data['商品信息'].str.split(';',3,True) newData.columns = ['品牌','分类','型号'] print(newData) df = data.drop('商品信息',axis=1).join(newData) result = df.groupby(by=['品牌'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result) telData = data['电话'].astype(str) areas = telData.str.slice(3,7) print(areas) newDf = data.drop('电话',axis=1).join(areas) print(newDf) result = newDf.groupby(by=['电话'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result)

这段代码主要是对数据进行处理和分析。首先，读取了一个 Excel 文件和一个 csv 文件，然后进行了一些数据清洗和分析操作。

其中，Excel 文件的数据是员工的收入情况，通过 Pandas 库进行了相关系数分析，并使用 Seaborn 库的热力图可视化展示了相关系数矩阵。

csv 文件是商品销售数据，通过 Pandas 库将商品信息列进行拆分，然后使用 groupby 函数按品牌和电话进行了数量统计，并将结果展示出来。最后，将电话列进行了分割，提取出区号，并进行了统计分析。