x=df['Jersey Number'] print(x) x=x.dropna() #去除空白值 print(x) x1=x.groupby['Jersey Number'].count() plt.pie(x1) plt.show()
时间: 2024-05-21 12:14:32 浏览: 7
这段代码的作用是:
1. 输出DataFrame中'Jersey Number'列的数据;
2. 去除'Jersey Number'列中的空白值,并将结果赋给变量x;
3. 对x按'Jersey Number'列进行分组,并统计每组的数量,将结果赋给变量x1;
4. 用统计结果生成饼图,并显示出来。
需要注意的是,第三行代码应该是 `x1=x.groupby('Jersey Number').count()`,使用圆括号而不是方括号来调用`groupby`方法。另外,饼图的可读性可能不太好,因为数据分布可能会比较分散,建议使用其他类型的图表更好地展示数据。
相关问题
df = df.dropna('columns')和df = df.dropna()什么区别
这两个语句都是用于删除数据框中的缺失值。但是,它们的作用不同。
`df = df.dropna('columns')`将删除所有包含缺失值的列。也就是说,如果某一列中有任何一个缺失值,那么整个列都会被删除。
`df = df.dropna()`将删除包含任何缺失值的行。也就是说,如果某一行中有任何一个缺失值,那么整个行都会被删除。
因此,这两个语句的作用是不同的,需要根据具体情况选择使用哪一个。
df=df.dropna(df['跨行标识'])
在你提供的代码中,`dropna()`方法的参数应该是`subset`而不是`df['跨行标识']`。`subset`参数用于指定要删除的行或列中的哪些列包含缺失值。
假设你要删除DataFrame `df` 中 '跨行标识' 列中包含缺失值的行,你可以按照以下方式使用`dropna()`方法:
```python
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, None, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12],
'跨行标识': [None, 'Yes', 'No', 'Yes']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除 '跨行标识' 列中包含缺失值的行
df = df.dropna(subset=['跨行标识'])
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C 跨行标识
1 2.0 NaN 10 Yes
2 NaN 7.0 11 No
3 4.0 8.0 12 Yes
```
在上述示例中,只有第一行被删除了,因为它的 '跨行标识' 值为缺失值。
希望这个例子能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。
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