df.groupby('type')['type'].count() 转换为DF 并重新命名列

可以使用以下代码将上述结果转换为DataFrame并重新命名列：

new_df = pd.DataFrame(df.groupby('type')['type'].count()).reset_index().rename(columns={'type': 'count'})

这将会创建一个新的DataFrame对象`new_df`，其中包含两列：'type'和'count'，其中'count'列对应每种'type'出现的次数。`reset_index()`函数用于将分组的结果转换为DataFrame，并将'type'列变为普通列。`rename()`函数则用于将'type'列的名称修改为'count'。

相关问题

import pandas as pd from fuzzywuzzy import fuzz, process # 读取两个表格 df1 = pd.read_excel('table1.xlsx') df2 = pd.read_excel('table2.xlsx') # 将姓名列转换为字符串类型 df1['姓名'] = df1['姓名'].astype(str) df2['姓名'] = df2['姓名'].astype(str) # 合并姓名列 names = pd.concat([df1['姓名'], df2['姓名']]) # 定义一个匹配函数 def match(name, choices): return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0] # 对每个姓名进行匹配，并统计出现次数 counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False) # 保存结果为 Excel 表格 counts.to_excel('counts.xlsx')在后面显示保存的excle表格

好的，您可以在代码最后添加以下代码来打开保存的 Excel 表格：

import os

# 获取当前工作目录
cwd = os.getcwd()

# 打开保存的 Excel 表格
os.startfile(cwd + '/counts.xlsx')

完整代码如下：

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz, process
import os

# 读取两个表格
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx')

# 将姓名列转换为字符串类型
df1['姓名'] = df1['姓名'].astype(str)
df2['姓名'] = df2['姓名'].astype(str)

# 合并姓名列
names = pd.concat([df1['姓名'], df2['姓名']])

# 定义一个匹配函数
def match(name, choices):
    return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0]

# 对每个姓名进行匹配，并统计出现次数
counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False)

# 保存结果为 Excel 表格
counts.to_excel('counts.xlsx')

# 获取当前工作目录
cwd = os.getcwd()

# 打开保存的 Excel 表格
os.startfile(cwd + '/counts.xlsx')

执行完毕后会自动打开保存的 Excel 表格。

# 首先读取时间列和姓名列 df3['入会时间'] = pd.to_datetime(df3['入会时间']) df3['退会时间'] = pd.to_datetime(df3['退会时间']) # 计算参会时间 df3['time_diff'] = df3['退会时间'] - df3['入会时间'] df3['time_diff_minutes'] = df3['time_diff'].dt.total_seconds() / 60 # 筛选出参会时间小于70分钟的参会者 absentees33 = df3['time_diff_minutes'] < 70 # 统计旷课人数并绘制饼图 absentees_count33 = len(df3[absentees33]) presentees_count33 = len(df3) - absentees_count33 counts = [absentees_count33, presentees_count33] labels = ['kk', 'zccj'] plt.pie(counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('tjqk') plt.show()# 将数值按照不同分数段进行分类 bins = [0, 60, 120, 160, 180] labels = ['不合格', '合格', '良好', '优秀'] df['类别'] = pd.cut(df['分数'], bins=bins, labels=labels) # 统计每个类别的数量 count = df.groupby('类别')['分数'].count() # 绘制柱状图 plt.bar(count.index, count.values) plt.title('分数分布') plt.xlabel('类别') plt.ylabel('数量') plt.show()这段代码怎么改

这段代码可以根据你的实际需求进行修改。以下是修改后的代码，它将两段代码合并在一起，可以分别对两个数据集进行分类、统计和可视化。

# 首先读取时间列和姓名列
df3['入会时间'] = pd.to_datetime(df3['入会时间'])
df3['退会时间'] = pd.to_datetime(df3['退会时间'])

# 计算参会时间
df3['time_diff'] = df3['退会时间'] - df3['入会时间']
df3['time_diff_minutes'] = df3['time_diff'].dt.total_seconds() / 60

# 筛选出参会时间小于70分钟的参会者
absentees33 = df3['time_diff_minutes'] < 70

# 统计旷课人数并绘制饼图
absentees_count33 = len(df3[absentees33])
presentees_count33 = len(df3) - absentees_count33
counts = [absentees_count33, presentees_count33]
labels = ['kk', 'zccj']
plt.pie(counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.title('tjqk')
plt.show()

# 将数值按照不同分数段进行分类
bins = [0, 60, 120, 160, 180]
labels = ['不合格', '合格', '良好', '优秀']
df['类别'] = pd.cut(df['分数'], bins=bins, labels=labels)

# 统计每个类别的数量并绘制柱状图
count = df.groupby('类别')['分数'].count()
plt.bar(count.index, count.values)
plt.title('分数分布')
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('数量')
plt.show()

需要注意的是，如果df3和df是不同的数据集，你需要分别读取和处理这两个数据集。另外，你可能需要修改饼图的标签和颜色，以及柱状图的坐标轴标签和图例。