m1 = data['data'].value_counts().sort_index()[:] m2 = m1['2021'].index n2 = m1['2021'].values

这段代码的作用是对data中的数据进行处理，首先使用value_counts()方法统计每个数值出现的次数，然后使用sort_index()方法按照索引进行排序，最后使用切片操作获取索引为'2021'的数据并赋值给m2，获取对应的值并赋值给n2。代码可以进一步解释如下：

- data['data']：表示获取data字典中键为'data'的值。
- value_counts()：对data['data']中的数据进行统计，返回一个Series对象，该对象包含每个数值出现的次数。
- sort_index()：按照索引进行排序，返回一个按照索引排序后的Series对象。
- [:]：使用切片操作获取所有的数据。
- m1['2021'].index：获取m1中索引为'2021'的数据，并返回该数据的索引。
- m1['2021'].values：获取m1中索引为'2021'的数据，并返回该数据的值。

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解释下面代码的意思from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_X = StandardScaler() data_means_stander = sc_X.fit_transform(data_means.iloc[:,[1,2,3]]) from sklearn.cluster import KMeans k = 5 kmeans_model = KMeans(n_clusters = k,n_jobs=4,random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(data_means_stander) data_means['count']=data_means['income_risk']+data_means['economic_risk']+data_means.loc[:,'history_credit_risk'] sort_values=data_means.sort_values("count",inplace=False) kmeans_model.cluster_centers_ data_means['lable']=kmeans_model.labels_ r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() data_means.to_csv("mean.csv",index=False,sep=',', encoding="utf_8_sig")

这段代码主要是对数据进行标准化和聚类分析。首先，导入了标准化工具StandardScaler，对数据集中的收入风险、经济风险和历史信用风险三个字段进行标准化处理。然后，导入了聚类分析工具KMeans，设置聚类数为5，使用kmeans_model.fit()对标准化后的数据进行聚类分析，得到聚类模型fit_kmeans。接下来，将聚类结果标签赋值给数据集中的lable字段。最后，使用pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts()函数统计每个聚类簇中数据的数量，将结果存储在r1中，并将数据集保存在文件mean.csv中。聚类分析的结果可以帮助我们对数据进行分类和分析，发现其中的规律和关联，为未来的数据处理和决策提供参考。

这串代码结果显示Bar不是有效的plot kind，要如何改进。import pandas as pd data = pd.read_excel('titanic.xls') print(data.sex.unique()) data.loc[data['sex']=='male','sex']=0 data.loc[data['sex']=='female','sex']=1 survive_0 = data['survived'][data['sex']==0].value_counts() survive_1 = data['survived'][data['sex']==1].value_counts() data1 =pd.DataFrame({'获救': survive_1,'未获救': survive_0}) data1.plot(kind='Bar',stacked=True) plt.title('不同性别的获救比例')

把 `Bar` 改为 `bar` 即可，这个错误是因为大小写不匹配导致的。修改后的代码如下：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_excel('titanic.xls') 
print(data.sex.unique()) 
data.loc[data['sex']=='male','sex']=0 
data.loc[data['sex']=='female','sex']=1 

survive_0 = data['survived'][data['sex']==0].value_counts() 
survive_1 = data['survived'][data['sex']==1].value_counts() 

data1 = pd.DataFrame({'获救': survive_1,'未获救': survive_0}) 

data1.plot(kind='bar', stacked=True) 
plt.title('不同性别的获救比例')
plt.show()

注意最后需要加上 `plt.show()` 才能显示图像。