brand = ' '.join([i for i in df['品牌']]).strip().split() c = dict(Counter(brand)) cdf = pd.DataFrame(c.values(), c.keys(), ["数量"])解释代码什么意思

这段代码的作用是统计一个数据框(df)中“品牌”列中出现的品牌数量，并将统计结果存储在一个新的数据框(cdf)中。具体实现步骤如下：

第一行代码将“品牌”列中的品牌名用空格连接起来，去除首尾空格，并按照空格符将其拆分成一个包含多个品牌名的列表。

第二行代码使用Counter()函数统计该列表中每个品牌名出现的次数，并将统计结果存储在一个字典变量(c)中。

第三行代码使用这个字典变量(c)来创建一个新的数据框(cdf)，其中品牌名作为行索引，品牌数量作为列“数量”的值。

相关问题

def _load(self): with open(self.txt_filelist, "r") as f: self.relpaths = f.read().splitlines() l1 = len(self.relpaths) self.relpaths = self._filter_relpaths(self.relpaths) print("Removed {} files from filelist during filtering.".format(l1 - len(self.relpaths))) self.synsets = [p.split("/")[0] for p in self.relpaths] self.abspaths = [os.path.join(self.datadir, p) for p in self.relpaths] unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths解析

这段代码是用于加载数据的，主要做了以下几件事情：

1. 从文件列表中读取文件路径，并进行过滤；
2. 提取文件的类别标签（即synset）并保存在变量self.synsets中；
3. 将相对路径转为绝对路径，并保存在变量self.abspaths中；
4. 如果keep_orig_class_label为False，则将类别标签转为数字标签；
5. 从human_dict文件中读取类别标签对应的人类可读标签，并保存在变量self.human_labels中；
6. 将文件路径、类别标签、数字标签和人类可读标签保存在labels变量中；
7. 如果process_images为True，则调用ImagePaths类对图像进行处理，并保存在变量self.data中；
8. 如果process_images为False，则直接将文件路径保存在变量self.data中。

对下列代码加上每一行总词数密度以及每一个数字化词频的密度import pandas as pd import re from collections import Counter # 读取词典txt文件 with open('词典.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: list_dict = [line.strip() for line in f] # 读取F列数据 df = pd.read_excel('实验体.xlsx') list_f = df['Answer'].tolist() # 统计每行文本中的词频 dict_count_list = [] for text in list_f: # 匹配文本中的词列表 text = str(text) words = re.findall('|'.join(list_dict), text) # 统计每个词在该行文本中的出现次数 dict_count = Counter(words) dict_count_list.append(dict_count) # 将每行文本的词频统计结果合并为一个DataFrame对象 df_count = pd.DataFrame(dict_count_list) df_count.index = df.index # 输出为Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('数实验体100.xlsx') df_count.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') writer._save()

import pandas as pd
import re
from collections import Counter

# 读取词典txt文件
with open('词典.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
list_dict = [line.strip() for line in f]

# 读取F列数据
df = pd.read_excel('实验体.xlsx')
list_f = df['Answer'].tolist()

# 统计每行文本中的词频
dict_count_list = []
for text in list_f:
# 匹配文本中的词列表
text = str(text)
words = re.findall('|'.join(list_dict), text)
# 统计每个词在该行文本中的出现次数
dict_count = Counter(words)
dict_count_list.append(dict_count)

# 将每行文本的词频统计结果合并为一个DataFrame对象
df_count = pd.DataFrame(dict_count_list)
df_count.index = df.index

# 输出为Excel文件
writer = pd.ExcelWriter('数实验体100.xlsx')
df_count.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
writer._save()

每一行总词数密度：在这段代码中，总词数密度是指每一行代码中的总词数。每一行的总词数不同，因此密度也不同。

数字化词频的密度：在这段代码中，数字化词频的密度是指每个数字化词在该行文本中出现的次数。每个数字化词出现的次数不同，因此密度也不同。