place_com=place_message[‘score’].agg([‘count’])啥意思
时间: 2023-11-28 22:03:46 浏览: 30
这段代码 `place_com = place_message['score'].agg(['count'])` 的意思是对 `place_message` 数据框中的 'score' 列进行聚合计算,使用 `agg()` 函数指定了聚合操作为计数(count)。
具体来说,`place_message['score']` 是从 `place_message` 数据框中提取了 'score' 列,然后通过 `.agg(['count'])` 对该列进行聚合操作。在这里使用了列表 `['count']` 作为参数,表示要对 'score' 列进行计数操作。
结果将会存储在名为 `place_com` 的变量中,即 `place_com` 是一个包含计数结果的数据结构,可能是一个标量值或者是一个包含一个元素的数组,具体取决于 'score' 列中的唯一值的个数。
相关问题
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts import Line from pyecharts import Pie df = pd.read_csv('12.csv') attr=df['Date'] v1=df['AQI'] rank_message=df.groupbyoupby(['Quality_grade']) rank_com=rank_message['Quality_grade'].agg(['count']) rank_com.reset_index(inplace=True) rank_com_last=rank_com.sort_values('count',ascending=False) attr=rank_com_last['Quality_grade'] v1=rank_com_last['count'] pie=Pie('北京2018',title_pos='center',title_top=0) pie.add('',attr,v1,radius=[40,75],label_text_color-None,is_label_show=True,legend_orient='vertical',legend_pos='left',legend_top='%10') pie.reder('北京2018.html')检查
你的代码中有一些语法错误。首先,`groupbyoupby` 应该是 `groupby`,你需要把这个错误修改过来。其次,在 `Pie` 函数中,`label_text_color-None` 这个参数应该是 `label_text_color=None`,你需要把中划线改成等号。最后,`pie.reder('北京2018.html')` 这个语句中的方法名应该是 `pie.render('北京2018.html')`,你需要把 `reder` 改成 `render`。
修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
from pyecharts import Pie
df = pd.read_csv('12.csv')
attr = df['Date']
v1 = df['AQI']
rank_message = df.groupby(['Quality_grade'])
rank_com = rank_message['Quality_grade'].agg(['count'])
rank_com.reset_index(inplace=True)
rank_com_last = rank_com.sort_values('count', ascending=False)
attr = rank_com_last['Quality_grade']
v1 = rank_com_last['count']
pie = Pie('北京2018', title_pos='center', title_top=0)
pie.add('', attr, v1, radius=[40, 75], label_text_color=None, is_label_show=True, legend_orient='vertical', legend_pos='left', legend_top='%10')
pie.render('北京2018.html')
```
请注意,这段代码仅仅是修改了语法错误,但是并不能保证整个程序的正确性。如果你在运行程序时遇到了其他问题,请仔细查看错误信息并进行适当的修改。
修改报错的语句:words_count=df_all_words.groupby(by=['all_words'])['all_words'].agg({"count":numpy.size}) print(words_count) words_count=words_count.reset_index().sort_values(by=["count"],ascending=False) words_count.head()
您好,根据您提供的代码,可能会提示以下报错:
```
FutureWarning: Using a dict on a groupby is deprecated and will be removed in a future version of pandas.
```
这是因为 `agg` 函数的参数应该是一个函数或函数列表,而不是字典。为了避免这个警告和报错,您可以将字典改为函数 `numpy.size`,如下所示:
```
words_count = df_all_words.groupby(by=['all_words'])['all_words'].agg(numpy.size).rename('count')
print(words_count)
words_count = words_count.reset_index().sort_values(by=["count"], ascending=False)
words_count.head()
```
这样就可以正确地计算每个单词出现的次数并按照出现次数从大到小排序了。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)