df_iex = [index for index in Series.index.tolist()][:20]
时间: 2024-06-04 22:08:13 浏览: 17
这段代码的作用是将Series对象的前20个索引值取出来,存放在列表df_iex中。其中,Series.index.tolist()返回Series对象的所有索引值,而[index for index in Series.index.tolist()]则使用列表推导式将这些索引值逐一取出来,并存放在一个新的列表中。最后,使用切片[:20]取出前20个索引值。
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将下列代码重新定义完整def get_tag(df): df = df['tag'].str.split('-') datalist = list(set(x for data in df for x in data)) return datalist df_tag = get_tag(df) print(df_tag) def get_lx(x,i): if i in str(x): return 1 else: return 0 for i in list(df_tag): df[i] = df['tag'].apply(get_lx,i=f'{i}') Series = df.iloc[:,7:].sum().sort_values(ascending=False) df_tag = [tag for tag in zip(Series.index.tolist(),Series.values.tolist())] df_iex = [index for index in Series.index.tolist()][:20] df_tag = [tag for tag in Series.values.tolist()][:20] df_tagiex = get_matplot(x=df_iex,y=df_tag,chart='plot',title='网易云音乐华语歌单标签图',size=10,ha='center',color=color[3]) print(df_tagiex)
好的,这里是完整的代码定义:
```python
def get_tag(df):
df = df['tag'].str.split('-')
datalist = list(set(x for data in df for x in data))
return datalist
df_tag = get_tag(df)
print(df_tag)
def get_lx(x,i):
if i in str(x):
return 1
else:
return 0
for i in list(df_tag):
df[i] = df['tag'].apply(get_lx,i=f'{i}')
Series = df.iloc[:,7:].sum().sort_values(ascending=False)
df_tag = [tag for tag in zip(Series.index.tolist(),Series.values.tolist())]
df_iex = [index for index in Series.index.tolist()][:20]
df_tag = [tag for tag in Series.values.tolist()][:20]
df_tagiex = get_matplot(x=df_iex,y=df_tag,chart='plot',title='网易云音乐华语歌单标签图',size=10,ha='center',color=color[3])
print(df_tagiex)
```
需要注意的是,这里的代码依赖于DF数据和get_matplot函数。如果您没有这些数据和函数,那么这段代码将无法运行。
df_tagiex = get_matplot(x=df_iex,y=df_tag,chart='plot',title='网易云音乐华语歌单标签图',size=10,ha='center',color=color[3])
这段代码看起来像是使用了自定义函数 `get_matplot()` 来绘制一个以 `df_iex` 为横坐标、以 `df_tag` 为纵坐标的折线图,并设置了标题为“网易云音乐华语歌单标签图”,大小为 10,水平位置为居中,颜色为 `color[3]`。不过,要完全理解这段代码,还需要知道 `df_iex` 和 `df_tag` 是什么数据,以及 `get_matplot()` 函数内部是如何实现折线图绘制的。