hot_playlist_df = df[['name', 'play_count']].sort_values('play_count', ascending=False).reset_index()
时间: 2023-10-07 13:08:12 浏览: 47
这段代码的作用是从 DataFrame 对象 df 中选取 'name' 和 'play_count' 两列数据,按照 'play_count' 列的值进行降序排列,并将新的 DataFrame 对象赋值给变量 hot_playlist_df,同时重置索引。这样 hot_playlist_df 中的歌单按照播放次数从高到低排序,方便后续进行分析和可视化。
相关问题
pandas2.0.1 df = pd.read_csv('playlist.csv', header=None,error_bad_lines=False, names=['url', 'title', 'play', 'user'])
这行代码使用 Pandas 读取了一个名为 "playlist.csv" 的 CSV 文件,并将其存储为名为 "df" 的 Pandas DataFrame 对象。其中,参数 "header=None" 表示该 CSV 文件没有列名,"error_bad_lines=False" 表示跳过读取出错的行,"names=['url', 'title', 'play', 'user']" 表示为 DataFrame 指定了列名,分别为 "url"、"title"、"play" 和 "user"。
df = pd.read_csv('playlist.csv', header=None,=False, names=['url', 'title', 'play', 'user'])
这行代码是用 pandas 库中的 read_csv 函数来读取一个名为 'playlist.csv' 的 CSV 文件,并将其转化为 DataFrame 对象 df。header 参数表示文件中是否有列名,由于文件中没有列名,所以将其设置为 None。names 参数指定了 DataFrame 对象中每一列的名称,这里将其设置为 ['url', 'title', 'play', 'user']。最后,参数 sep 默认为逗号分隔符,因为是 CSV 文件,所以不需要特别指定。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)