帮我优化一下代码显得更简单并给上注释pd.cut(df.payDelta, bins).value_counts().plot(kind='pie', autopct='%d%%', shadow=True, figsize=(10, 4))
时间: 2023-12-29 19:03:14 浏览: 18
可以将代码优化为以下形式,并给出注释:
```python
# 将时间差转换为秒数
df['payDelta'] = (df['payTime'] - df['createTime']).dt.total_seconds()
# 按照一定的区间划分,并统计每个区间内的元素个数
bins = [0, 50, 100, 1000, 10000, 100000]
counts = pd.cut(df.payDelta, bins).value_counts()
# 绘制饼图
counts.plot(kind='pie', autopct='%d%%', shadow=True, figsize=(10, 4))
```
这段代码的功能与之前相同,不同之处在于:
- 使用了pandas提供的dt属性,将时间差转换为秒数,代码更加简洁。
- 将统计每个区间内的元素个数的操作独立出来,使得代码结构更加清晰。
- 在绘制饼图时,将统计结果直接传入plot函数,不再使用value_counts函数,代码更加简单。
注释中解释了每一步的具体操作,让代码更加易于理解。
相关问题
pd.cut(df.payDelta, bins).value_counts().plot(kind='pie', autopct='%d%%', shadow=True, figsize=(10, 4))解释这段代码
这段代码的功能是将一个数据框df中的两列数据('payTime'和'createTime')的时间差计算出来,并将其转换为秒数,然后将这些秒数按照一定的区间划分(即bins),并统计每个区间内的元素个数。接着,使用pd.cut函数将df['payDelta']按照指定区间划分,并使用value_counts函数统计每个区间内元素出现的次数。最后,使用plot函数绘制一个饼图,其中kind='pie'表示绘制饼图,autopct='%d%%'表示在饼图上显示每个区间内元素所占的百分比,shadow=True表示添加阴影效果,figsize=(10, 4)表示设置饼图的大小为10*4英寸。这样就可以得到一个按时间差分区间的频数饼图。
帮我解释下面代码def get_seconds(x): return x.total_seconds() df['payDelta'] = (df['payTime'] - df['createTime']).apply(get_seconds) bins = [0, 50, 100, 1000, 10000, 100000] pd.cut(df.payDelta, bins).value_counts()
这段代码的功能是将一个数据框df中的两列数据('payTime'和'createTime')的时间差计算出来,并将其转换为秒数,然后将这些秒数按照一定的区间划分(即bins),并统计每个区间内的元素个数。具体来说,代码中的get_seconds函数接收一个时间差参数x,使用x.total_seconds()将其转换为秒数并返回。接着,使用apply函数将df['payTime']和df['createTime']的时间差应用到get_seconds函数上,得到一个新的Series对象,即df['payDelta']。最后,使用pd.cut函数将df['payDelta']按照指定区间划分,并使用value_counts函数统计每个区间内元素出现的次数。这样就可以得到一个按时间差分区间的频数分布表。