import pandas as pd no=pd.DataFrame(df3[df3['Exited']==0].groupby(by='Tenure'). value_counts()/len(df3.index)*100) no.index=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] no.colums=['未流失'] yes=pd.DataFrame(df3[df3['Exited']==1].groubpy(by='Tenure'). value_counts()/len(df3.index)*100) yes.columns=['已流失'] zj=pd.concat([no,yes],axis=1) zj.plot(kind='bar',rot=(),figsize=(10,5)) plt.legend(['未流失','已流失']) plt.xlabel('客户的时长',x=1.05) plt.ylabel('占比量',y=1.05,rotation=360)

这段代码是用来画一个关于客户流失和客户时长的柱状图。其中，首先通过筛选将数据分为已流失和未流失两组，然后对于每组数据，根据客户在银行的时长（Tenure）进行分组，并计算出每个时长分组内的记录占总记录数的百分比。接着，将已流失和未流失的数据合并为一个DataFrame，并用plot函数画出柱状图。其中，'bar'表示画柱状图，'rot'表示旋转x轴刻度标签，'figsize'表示图的大小，plt.legend用来设置图例，plt.xlabel和plt.ylabel用来设置x轴和y轴的标签。

相关问题

import pandas as pd data = pd.DataFrame(columns = ['会员','A','B'])

这是一个创建空的 Pandas DataFrame 的代码，其中包括三列属性。列名分别为“会员”、“A”和“B”。这里使用了 `columns` 参数来指定 DataFrame 的列名。

您可以使用以下代码来打印数据框的内容：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame(columns = ['会员','A','B'])

print(data)

输出结果为：

Empty DataFrame
Columns: [会员, A, B]
Index: []

这个 DataFrame 没有任何数据，因为我们没有提供任何行数据。您可以通过使用 Pandas 提供的一系列方法来添加、删除和操作数据来修改这个 DataFrame。

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。