详细解释bins=[0,40000,80000,120000,160000] df1=df[df['描述']=='yes'] binning=pd.cut(df1['客户层级'],bins,right=False) time=pd.value_counts(binning)
时间: 2023-06-13 07:02:36 浏览: 66
这段代码主要是进行数据处理和分析,具体解释如下:
1. `bins=[0,40000,80000,120000,160000]`:将数据划分为不同的区间(bin),每个区间的范围是由 `bins` 列表中的元素确定的。这里将数据分为4个区间,分别是 `[0, 40000), [40000, 80000), [80000, 120000), [120000, 160000]`。
2. `df1=df[df['描述']=='yes']`:筛选出描述为 “yes” 的数据,并将其存储在 `df1` 变量中。
3. `binning=pd.cut(df1['客户层级'],bins,right=False)`:使用 `pd.cut()` 函数将 `df1` 数据集中的“客户层级”列的值分配到不同的区间(bin)中,将结果存储在 `binning` 变量中。参数 `right=False` 表示左闭右开的区间。
4. `time=pd.value_counts(binning)`:对 `binning` 进行计数,统计每个区间中的数据数量,并将结果存储在 `time` 变量中。这里的 `pd.value_counts()` 函数是 pandas 库中的计数函数,可以统计每个元素出现的次数。
综上,这段代码的作用是将数据根据客户层级进行分组,并统计每个分组中的数据数量。
相关问题
详细解释bins=[0,143,353,1873,5149] df1=df[df['subscribe']=='yes'] binning=pd.cut(df1['duration'],bins,right=False) time=pd.value_counts(binning)
这段代码是对数据框 `df` 中订阅成功的用户的通话时长进行分组统计。
首先定义了一个分组边界列表 `bins`,其中元素表示不同的时间区间,例如 `[0, 143)` 表示通话时长小于 143 分钟的区间,`[143, 353)` 表示通话时长在 143 到 353 分钟之间的区间,以此类推。
接下来,从数据框 `df` 中选取订阅成功的用户,即 `df1=df[df['subscribe']=='yes']`。
然后,使用 `pd.cut` 函数对 `df1` 数据框中的通话时长进行分组。`pd.cut` 函数将一维数组或序列数据按照给定的边界进行分组,返回一个 `Categorical` 对象,其中每个元素都被标记为其所属的区间。
使用 `value_counts` 函数对分组后的数据进行计数,得到每个区间内的用户数量,即每个时间区间内的通话次数。
最终,将计数结果保存在 `time` 变量中,其中每个元素表示一个时间区间内的通话次数。
解释一下bins = np.arange(0, 65, 5)
bins = np.arange(0, 65, 5)是一个用于生成等距离散分组的 numpy 数组函数。它生成从 0 到 60 的数值数组,每隔 5 个单位一个分组,用于直方图等数据分析和处理中的连续数据离散化。
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