m1 = data['data'].value_counts().sort_index()[:] m2 = m1['2021'].index n2 = m1['2021'].values
时间: 2023-11-07 08:05:25 浏览: 36
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。
相关问题
df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index()
这是一个对DataFrame中的一个列进行统计的操作。根据代码的意思,`unique.city`是一个DataFrame中的一个列,`value_counts()`函数用于统计该列中每个元素出现的次数,并返回一个Series,然后通过`reset_index()`函数将Series转换为DataFrame。最终的结果是一个新的DataFrame `df_count_city`,其中包含两列:`index`列和`city`列,`index`列存储每个城市的名称,`city`列存储对应城市出现的次数。
df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index() 的含义
这段代码的含义是计算数据集中每个城市出现的次数,并将结果存储在一个新的数据框中。首先,`unique.city` 是一个Series对象,它包含数据集中的城市列的唯一值。然后,`value_counts()` 方法会计算每个唯一值出现的次数,并返回一个新的Series对象,其中索引是城市名,值是对应城市出现的次数。最后,`reset_index()` 方法将Series转换为DataFrame,并将索引重置为默认的数字索引,生成一个包含城市和对应出现次数的两列数据框 `df_count_city`。
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