data['sale分层'] = pd.cut(data.sale, bins, labels=labels) aggResult = data.groupby(by=['sale分层'])['sale'].agg({'count': np.size})

这段代码的含义是：将data中的sale列进行分层（分组），具体分层的标准是由bins和labels两个参数决定的。然后，对于每个分层，统计该分层中sale列的数量（即count），并将结果保存到aggResult变量中。

其中，bins参数是用来指定分层的边界值，labels参数是用来指定每个分层对应的标签。np.size是numpy库中的函数，用来计算数组的大小。而groupby函数则是pandas库中的函数，用来按照指定的列进行分组。

相关问题

data['sale分层'] = pd.cut(data.sale, bins, labels=labels) aggResult = data.groupby(by=['sale分层'])['sale'].agg({'sale': np.size})

这段代码的作用是将数据按照销售额（sale）进行分层，并统计每个分层中销售额的数量。

首先，使用`pd.cut()`函数将销售额（sale）按照一定的分层规则进行分组，并将结果存储在新的列`sale分层`中。其中，`bins`参数用于指定分层的边界值，`labels`参数用于指定每个分层的标签。

然后，使用`groupby()`函数按照`sale分层`进行分组，并对每个分组中的销售额（sale）应用`agg()`函数进行聚合计算。这里使用`np.size`作为聚合函数，统计每个分组中的销售额数量。

最终，`aggResult`变量存储了每个分层中销售额的数量。

# 将数值按照不同分数段进行分类 df = pd.read_excel('第三节课在线时长名单.xlsx') bins = [0, 60, 120, 160, 300] labels = ['不合格', '合格', '良好', '优秀'] df['类别'] = pd.cut(df['time_diff_minutes'], bins=bins, labels=labels) # 统计每个类别的数量 count = df.groupby('类别')['time_diff_minutes'].count()在这段代码后加绘制饼图

可以使用matplotlib库中的pie函数来绘制饼图。具体代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('第三节课在线时长名单.xlsx')
bins = [0, 60, 120, 160, 300]
labels = ['不合格', '合格', '良好', '优秀']
df['类别'] = pd.cut(df['time_diff_minutes'], bins=bins, labels=labels)

count = df.groupby('类别')['time_diff_minutes'].count()

plt.pie(count, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('在线时长分布')
plt.show()

解析：

- 首先导入必要的库，包括pandas和matplotlib.pyplot。
- 接着读取Excel文件，并按照一定的分数段进行分类，得到每个类别的数量。
- 使用matplotlib.pyplot库中的pie函数绘制饼图，需要传入数据count、标签labels和自动显示百分比的格式字符串autopct。
- 最后设置饼图的标题并显示。