解释job['exp'] = job.experience.apply(process_experience) job_experience = job['exp'].value_counts() job_experience

这段代码是对 `job` 数据集进行一系列操作的，下面是对每个操作的解释：

1. `job['exp'] = job.experience.apply(process_experience)`：这部分代码使用了 `apply` 方法，将 `experience` 列中的每个元素应用到 `process_experience` 函数上，并将返回的结果赋值给新的 `exp` 列。这意味着 `process_experience` 函数对每个工作经验进行处理，并将处理后的结果保存在 `exp` 列中。

2. `job_experience = job['exp'].value_counts()`：这部分代码使用 `value_counts()` 方法统计 `exp` 列中每个唯一值出现的次数，并将结果保存在 `job_experience` 中。

综上所述，`job_experience` 是对经过处理后的工作经验数据进行统计的结果。它是一个包含了不同工作经验值以及对应出现次数的 Series 对象。

例如，输出结果可能类似于：

0-2 years     500
2-5 years     400
5-10 years    300
...

这表示在 `job` 数据集中，0-2 年工作经验出现了 500 次，2-5 年工作经验出现了 400 次，5-10 年工作经验出现了 300 次，以此类推。

相关问题

counts = o['销售金额区间'].value_counts() group_names = counts.index.tolist() group_counts = counts.tolist() group_counts

这段代码中缺少了语句的结尾，可能会报错。不过根据上下文推测，应该是想要得到一个 Series 类型的列 '销售金额区间' 中各个取值的计数统计结果，然后将其分别存储在两个列表 group_names 和 group_counts 中。可以将代码修改为：

counts = o['销售金额区间'].value_counts()
group_names = counts.index.tolist()
group_counts = counts.tolist()

其中，value_counts() 方法可以对一个 Series 对象中各个取值出现的次数进行统计，返回一个新的 Series 对象，其中索引为原 Series 对象的各个取值，值为各个取值出现的次数。index 和 tolist() 方法分别可以将该 Series 对象的索引和值转化为列表类型。

ax2 = plt.subplot(222) data[data['sex'] == 0].target.value_counts().plot(kind="pie",autopct="%.2f%%",labels=['患病','未患病'],ax=ax2) ax2.set_title("女性患病比例") ax2 = plt.subplot(224) data[data['sex'] == 1].target.value_counts().plot(kind="pie",autopct="%.2f%%",labels=['患病','未患病'],ax=ax2) ax2.set_title("男性患病比例") plt.show()

这是一段使用 Matplotlib 库画饼状图的代码。它根据数据集中的性别和患病情况，分别画出了男性和女性患病比例的饼图。其中第一行代码创建了一个 2x2 的子图，第二行代码在第二个子图中画出了女性患病比例的饼图并设置标题，第三行代码在第四个子图中画出了男性患病比例的饼图并设置标题，最后一行代码展示了所有子图。