解释这串代码df_age_count = df_age.groupby('age_group')['y'].value_counts().unstack(fill_value=0).reset_index()
时间: 2023-09-30 15:03:50 浏览: 50
这段代码的作用是对一个数据框(DataFrame)中的年龄(age)列进行分组,将每个年龄段(age_group)内的客户在某项业务上的情况(y)进行计数,并将结果按照年龄段和业务情况进行透视,最终得到一个新的数据框df_age_count。
具体地,代码中的groupby()方法将数据框按照age_group列进行分组,然后使用value_counts()方法计算每个age_group内y列的取值情况及其出现次数,返回一个Series对象。接着,使用unstack()方法将Series对象转化为二维表格的形式,其中行表示age_group,列表示y的取值情况,fill_value=0表示在没有数据时使用0填充。最后,使用reset_index()方法将二维表格中的行索引重置为普通列,得到最终结果df_age_count。
相关问题
pos_counts = df.loc[df.y.values == 'yes', col].value_counts() neg_counts = df.loc[df.y.values == 'no', col].value_counts() 这段什么意思
这段代码用于计算数据框 df 中某一列 col 中两种分类('yes' 和 'no')的频数(出现次数)。
- df.loc[df.y.values == 'yes', col]:这部分代码首先通过 df.y.values == 'yes' 条件筛选出 df 中 y 列中值为 'yes' 的所有行,并且只选择其中的 col 列。
- .value_counts():对筛选出的结果进行频数计算,返回一个 Series 对象,其中每个唯一值都是索引标签,其对应的值是该值出现的次数。
因此,pos_counts 和 neg_counts 分别表示 df 中 y 列中值为 'yes' 和 'no' 的行中 col 列的频数。
ss4 = df4["companySize"].value_counts()
你好,我理解你的问题是关于上面这段代码的解释。这段代码的作用是统计一个数据框(df4)中“companySize”这一列中每个取值出现的次数,并将结果保存在一个新的 Series 对象 ss4 中。具体来说,ss4 中每个元素的索引是“companySize”列中的一个取值,而对应的值则是该取值在“companySize”列中出现的次数。可以用 ss4.index 和 ss4.values 分别查看 ss4 的索引和值。希望能对你有所帮助。