print(f"{'='*20} 各消费地点出现的频次 {'='*20}\n{data3.rename(columns={'进出地点': '消费地点'}).value_counts('消费地点', dropna=False)}")优化代码
时间: 2024-01-12 11:03:04 浏览: 20
可以使用 f-string 的方式来简化代码:
```
print(f"{'='*20} 各消费地点出现的频次 {'='*20}\n{data3['进出地点'].value_counts(dropna=False)}")
```
这样就不需要使用 `rename` 函数来修改列名了,同时也省略了 `rename` 函数所需的额外计算时间。
相关问题
print('='*20,'各消费地点出现的频次','='*20,'\n',data3['进出地点'].value_counts(dropna=False))优化代码
可以使用 f-string 和 DataFrame 的 rename 方法来优化代码,使其更加简洁易懂:
```python
print(f"{'='*20} 各消费地点出现的频次 {'='*20}\n{data3.rename(columns={'进出地点': '消费地点'}).value_counts('消费地点', dropna=False)}")
```
这里使用了 DataFrame 的 `rename` 方法将列名从 `进出地点` 改为了 `消费地点`,然后使用 `value_counts` 方法统计并输出各消费地点出现的频次。同时使用了 f-string 来避免字符串拼接。
data = data.rename(columns = {什么意思
: "data = data.rename(columns = {"是对 pandas 数据框中列名进行修改的代码。其中,rename() 方法中的参数 columns 指定了要修改的列名,字典 {旧列名: 新列名} 指定了每个要修改的列名及其对应的新列名。使用这个代码可以方便地对 pandas 数据框中的列名进行批量修改。
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