grouped = df.groupby(pd.cut(df['评分'], bins=bins))['导演'].value_counts()这句代码是什么意思

这句代码的含义是将DataFrame按照评分分组，然后对每个分组内的导演出现频数进行统计。

具体来说，pd.cut(df['评分'], bins=bins)是将评分按照bins数组中的边界进行分组，得到一个分组的标签（label），比如8.0-8.3、8.3-8.6等。然后，groupby方法会按照这些标签将DataFrame分成多个组，每个组包含一些评分相近的电影。

接着，['导演']表示我们只关心导演这一列的数据，将其他列的数据忽略掉。这样，我们可以在每个分组内，对导演进行频数统计。

最后，value_counts()方法会对每个分组内的导演进行计数，并返回一个Series，其中包含每个导演出现的次数。这个Series的索引是导演的名字，值是出现的频数。

注意，groupby方法的结果是一个DataFrameGroupBy对象，而不是一个DataFrame对象。这个对象包含了分组后的数据，但还没有进行任何计算。我们需要对这个对象进行一些聚合操作，比如mean、sum、count等，才能得到最终的结果。在这个例子中，我们使用了value_counts方法对每个分组内的导演进行计数，得到了最终的结果。

相关问题

grouped = df.groupby(cols_to_group).size().reset_index(name='count')

好的，您的问题是：这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是对数据表 df 进行按照指定列进行分组，并统计每组的数量，最后将结果保存在名为 "grouped" 的表格中。具体来说，代码中的"cols_to_group"是用于指定需要进行分组的列名。同时，reset_index(name='count') 可以将结果中的 index 重置并指定新的列名为 "count"。

代码简写：import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

import pandas as pd

# 读取指定表格
df1, df2, df3 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币')

# 标的表索引列位置及数据位置
grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index()
grouped1 = df3.groupby(df3.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index()

# 合并表1和表2的结果
result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left')
result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped1.columns[0], how='left')

# 输出结果到文件
result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)