df_new.replace(values, inplace=True) df_count = df_new['T_ITEMS'].value_counts()
时间: 2024-04-08 16:32:34 浏览: 18
你的代码片段中,首先使用`df_new.replace()`方法替换数据框(DataFrame)`df_new`中的某些值。`values`参数是要替换的值,`inplace=True`表示原地替换,即直接修改原始数据框。
接下来,你使用`df_new['T_ITEMS'].value_counts()`方法计算`df_new`数据框中'T_ITEMS'列中每个唯一值的频数,并将结果赋值给`df_count`变量。
这段代码的作用是替换数据框中的某些值,并计算替换后每个唯一值的频数。
相关问题
pos_counts = df.loc[df.y.values == 'yes', col].value_counts() neg_counts = df.loc[df.y.values == 'no', col].value_counts() 这段什么意思
这段代码用于计算数据框 df 中某一列 col 中两种分类('yes' 和 'no')的频数(出现次数)。
- df.loc[df.y.values == 'yes', col]:这部分代码首先通过 df.y.values == 'yes' 条件筛选出 df 中 y 列中值为 'yes' 的所有行,并且只选择其中的 col 列。
- .value_counts():对筛选出的结果进行频数计算,返回一个 Series 对象,其中每个唯一值都是索引标签,其对应的值是该值出现的次数。
因此,pos_counts 和 neg_counts 分别表示 df 中 y 列中值为 'yes' 和 'no' 的行中 col 列的频数。
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。