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)

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。

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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bins = np.arange(12) plt.hist(sample, bins=bins, align='left', rwidth=0.1, density=True)

这段代码的作用是绘制一个直方图。其中，bins = np.arange(12)定义了直方图的区间，即将数据分成若干段，每段的范围为[0,1),[1,2),[2,3),...,[11,12)。plt.hist函数用于绘制直方图，其中，sample是数据，bins是直方图的区间，align='left'表示区间左对齐，rwidth=0.1表示每个区间的宽度为0.1，density=True表示绘制的直方图是概率密度直方图。