代码含义 country_dict = {i.alpha_2: i.alpha_3 for i in pycountry.countries} countries = (pd.DataFrame(df.country.value_counts()).T.drop('NONE', axis=1).rename(columns=country_dict, index={'country': 'count'}) ) print(countries) countries_rank = countries.T.rename_axis('iso_a3').reset_index() countries_rank['count_log'] = np.log(countries_rank['count']) countries_rank['rank'] = countries_rank['count'].rank() print(countries_rank.T)

这段代码的作用是：

1. 使用 pycountry 库中的 countries 对象创建一个字典 country_dict，其中 alpha_2 作为键，alpha_3 作为值。
2. 使用 pandas 库的 DataFrame 函数将 df 数据框中 country 列的计数结果转置并删除值为 'NONE' 的行，然后使用 country_dict 将 alpha_2 转换为 alpha_3，并将列名 'country' 改为 'count'，最终得到一个新的数据框 countries。
3. 使用 pandas 库的 rename_axis 和 reset_index 函数将 countries 转置后的行索引命名为 'iso_a3'，并将数据框中的 'count' 列取对数并命名为 'count_log'，将 'count' 列的排名命名为 'rank'，最终得到一个新的数据框 countries_rank。
4. 将 countries_rank 重新转置并打印输出。