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。