len_stage = pd.cut(title_len, bins=bins, labels=level).value_counts().sort_index()详解释

这行代码主要是对标题长度进行分组，并统计每组出现的频次。具体解释如下：

- `pd.cut()` 函数将 `title_len` 这个 Series 对象的数据按照 `bins` 参数指定的区间进行划分，并将划分后的结果转换为一个 Categorical 对象。
- `bins` 参数指定了划分的区间，可以是一个整数表示划分的组数，也可以是一个列表或数组表示划分的具体区间。例如，如果 `bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50]`，则表示将标题长度分为五组，分别是长度小于等于 10、10 到 20、20 到 30、30 到 40、40 到 50 和大于 50。
- `labels` 参数指定了划分后每一组的标签，可以是一个列表或数组。例如，如果 `labels=['very short', 'short', 'medium', 'long', 'very long']`，则表示将长度小于等于 10 的组标记为 'very short'，长度在 10 到 20 之间的组标记为 'short'，以此类推。
- `value_counts()` 方法统计每个标签出现的频次，并返回一个 Series 对象。
- `sort_index()` 方法按照标签的顺序对结果进行排序。

最终，`len_stage` 是一个 Series 对象，其中索引是标签，值是相应的频次。

相关问题

def create_line(df): """ 生成城市地铁线路数量分布情况 """ title_len = df['line'] bins = [0, 5, 10, 15, 20, 25] level = ['0-5', '5-10', '10-15', '15-20', '20以上'] len_stage = pd.cut(title_len, bins=bins, labels=level).value_counts().sort_index() # 生成柱状图 attr = len_stage.index v1 = len_stage.values bar = ( Bar() .add_xaxis(attr.tolist()) .add_yaxis("", v1.tolist(), stack="stack1", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各城市地铁线路数量分布", pos_top="18", pos_left="center")) ) bar.render("各城市地铁线路数量分布.html")

这段代码是用 Python 的 pyecharts 库生成一个柱状图，用来展示各个城市地铁线路数量的分布情况。首先，代码中使用了 pandas 库的 cut 方法将地铁线路数量分成 5 个区间，并统计每个区间内的城市数量。然后，通过 pyecharts 的 Bar 类来生成柱状图，使用 add_xaxis 方法设置 x 轴的标签为各个区间，add_yaxis 方法设置 y 轴的值为每个区间内的城市数量，使用 set_global_opts 方法设置图表的标题和位置。最后，调用 render 方法将生成的图表保存为一个 HTML 文件。

df= pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv') # 离散化 queens_df= df[df['Column1'] == 'Queens'] queens_df['NO2 AQI']=pd.cut(queens_df['Column8'],bins=[0,25,50,75,100,125,150],labels=['Good','Moderate','SubUnhealthy','Unhealthy','VeryUnhealthy','Hazardous']) # 统计结果并画图 bar_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='bar') bar_plot.figure.savefig('NO2_AQI_bar.png',dpi=300) pie_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='pie') pie_plot.figure.savefig('NO2_AQI_pie.png',dpi=300)根据该代码做出的饼状图与柱状图重合，如何解决，需要正确的代码，加上 queens_df=queens_df.sort_values('NO2 AQI')仍然存在这个问题

这个问题可能是由于数据中存在重复值造成的。你可以在进行离散化之前使用 `drop_duplicates()` 方法来删除重复值。此外，你需要将 `queens_df` 的索引重置为默认索引，以确保排序和统计结果正确对应。

以下是修改后的代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv')

# 删除重复值
df = df.drop_duplicates()

# 筛选出 Queens 的数据
queens_df = df[df['Column1'] == 'Queens']

# 离散化
queens_df['NO2 AQI'] = pd.cut(queens_df['Column8'], bins=[0, 25, 50, 75, 100, 125, 150], labels=['Good', 'Moderate', 'SubUnhealthy', 'Unhealthy', 'VeryUnhealthy', 'Hazardous'])

# 统计结果并画图
queens_df = queens_df.sort_values('NO2 AQI')
queens_df = queens_df.reset_index(drop=True)

bar_plot = queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='bar')
bar_plot.figure.savefig('NO2_AQI_bar.png', dpi=300)

pie_plot = queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='pie')
pie_plot.figure.savefig('NO2_AQI_pie.png', dpi=300)

希望这能帮到你！