import csv import pandas as pd data=pd.read_csv('data.csv') year = data.groupby('上映')['电影名'].count() year #或者用year = data['上影时间'].value_counts()
时间: 2023-06-14 10:04:51 浏览: 63
这段代码是读取名为"data.csv"的CSV文件,然后通过Pandas库将其转换为一个DataFrame对象。接着,它将DataFrame按照"上映"这一列进行分组,并统计每个分组内"电影名"列的数量,最后将结果储存在一个名为"year"的变量中。另外,代码中的注释提供了另一种获取"上映时间"列中每个值出现次数的方法。
相关问题
import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
import pandas as pd data = pd.read_csv('adult.data', header=None)
这段代码是使用Python中的pandas库读取名为'adult.data'的CSV文件,并将其存储到名为'data'的DataFrame对象中。其中,header=None表示该CSV文件没有标题行,因此pandas会将第一行数据也作为数据行读取。
在读取CSV文件后,可以使用pandas中的各种函数对数据进行预处理、清洗、分析等操作。例如,可以使用head()函数查看前几行数据:
```
print(data.head())
```
也可以使用describe()函数查看数据的统计信息:
```
print(data.describe())
```
需要注意的是,读取CSV文件前需要确保该文件路径正确,且该CSV文件与当前代码文件在同一目录下。