df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index()
时间: 2024-04-15 14:26:38 浏览: 32
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。
相关问题
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`。
df_counts = df_counts.reset_index()
这段代码是使用 Pandas 库对数据框进行重置索引。首先使用 `reset_index()` 方法将 `df_counts` 数据框的行索引重置。在这个操作中,原来的行索引将变成新的一列,新的行索引将从 0 开始自动编号。最终,这段代码将生成一个新的数据框 `df_counts`,其中包含了原数据框 `df_tmp3` 中所有城市的名称和对应的 4A-5A 景区数量,且每行都有自动编号的行索引。这个操作通常用于重置数据框的行索引,以便进行后续的操作和可视化。
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