counts = {'negative': 20, 'neutral': 50, 'positive': 30}改为Series类型的数据
时间: 2023-06-19 11:03:03 浏览: 49
可以使用 pandas 库中的 Series 函数将该字典转换为 Series 类型的数据:
```python
import pandas as pd
counts = {'negative': 20, 'neutral': 50, 'positive': 30}
s = pd.Series(counts)
print(s)
```
输出结果为:
```
negative 20
neutral 50
positive 30
dtype: int64
```
其中,`dtype: int64` 表示该 Series 中的数据类型为整数。
相关问题
for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 解释这段代码
这段代码是用来统计给定字符串列表 `words` 中每个单词出现的次数,但是忽略长度为1的单词。具体解释如下:
- `for word in words:`:遍历字符串列表 `words` 中的每个单词,将其赋值给变量 `word`。
- `if len(word) == 1:`:判断当前单词长度是否为1,如果是,执行下一次循环(即跳过当前单词的统计)。
- `else:`:如果当前单词长度不为1,则执行下面的代码。
- `counts[word] = counts.get(word, 0) + 1`:统计当前单词出现的次数。`counts.get(word, 0)` 表示获取字典 `counts` 中键为 `word` 的值,如果不存在,则返回默认值 0。然后将获取到的值加上1,再将结果赋值给 `counts[word]`,即更新 `counts` 字典中键为 `word` 的值。
最终,该代码会返回一个字典 `counts`,其中每个键为字符串列表 `words` 中的每个非长度为1的单词,对应的值为该单词在列表中出现的次数。
请为我解释for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word,0) + 1
这段代码的作用是统计一个列表中各个单词出现的次数,但忽略长度为1的单词。
具体地,代码通过循环遍历列表中的每个单词。对于每个单词,如果其长度为1,则使用`continue`语句跳过该单词,继续处理下一个单词。否则,将该单词的出现次数加1,并存储在一个名为`counts`的字典中。
其中,`counts.get(word,0)`表示从`counts`字典中取出`word`对应的值,如果`word`不存在,则返回默认值0。如果`word`存在,则将其值加1。
最终,`counts`字典中存储的就是各个单词出现的次数。