详细解释bins=[0,143,353,1873,5149] df1=df[df['subscribe']=='yes'] binning=pd.cut(df1['duration'],bins,right=False) time=pd.value_counts(binning)

这段代码是对数据框 `df` 中订阅成功的用户的通话时长进行分组统计。

首先定义了一个分组边界列表 `bins`，其中元素表示不同的时间区间，例如 `[0, 143)` 表示通话时长小于 143 分钟的区间，`[143, 353)` 表示通话时长在 143 到 353 分钟之间的区间，以此类推。

接下来，从数据框 `df` 中选取订阅成功的用户，即 `df1=df[df['subscribe']=='yes']`。

然后，使用 `pd.cut` 函数对 `df1` 数据框中的通话时长进行分组。`pd.cut` 函数将一维数组或序列数据按照给定的边界进行分组，返回一个 `Categorical` 对象，其中每个元素都被标记为其所属的区间。

使用 `value_counts` 函数对分组后的数据进行计数，得到每个区间内的用户数量，即每个时间区间内的通话次数。

最终，将计数结果保存在 `time` 变量中，其中每个元素表示一个时间区间内的通话次数。