df_tv = df.loc[df['type'] == 'TV Show']['release_year'].value_counts()
时间: 2023-08-30 10:06:09 浏览: 43
这段代码的作用是筛选 DataFrame 中 'type' 列为 'TV Show' 的行,然后对这些行中的 'release_year' 列进行计数。最后返回一个新的 Series 对象,其中该 Series 中的每个元素代表一个年份及其出现次数,这些年份均属于 'TV Show' 类型的影视作品。
相关问题
解释代码: def __init__(self, X, n_components, start_df, random_state, init_type): self.loc_, self.scale_, self.scale_inv_chole_, self.scale_chole_ = \ self.initialize_params(X, n_components, random_state, init_type) self.df_ = np.full(shape=n_components, fill_value=start_df) self.resp = None self.a_nm, self.b_nm = None, None self.E_gamma = None self.E_log_gamma = None self.E_log_weights = None self.wishart_vm = None self.kappa_m = None self.eta_m = None
这段代码定义了一个 Python 类的初始化方法 `__init__`。这个方法接收参数 `X`,`n_components`,`start_df`,`random_state` 和 `init_type`。
初始化方法会使用 `initialize_params` 方法对 `self.loc_`,`self.scale_`,`self.scale_inv_chole_` 和 `self.scale_chole_` 进行赋值。
然后,`self.df_` 将使用 `np.full` 方法创建一个 shape 为 `n_components`,元素都是 `start_df` 的数组。
其他变量 `self.resp`,`self.a_nm`,`self.b_nm`,`self.E_gamma`,`self.E_log_gamma`,`self.E_log_weights`,`self.wishart_vm`,`self.kappa_m` 和 `self.eta_m` 都被初始化为 `None`。
df_tmp = pd.DataFrame()
根据提供的引用内容,df_tmp = pd.DataFrame()是创建一个空的DataFrame的语句。DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,类似于Excel中的表格,可以用来存储和处理二维数据。在创建DataFrame时,可以通过传入数据、字典、列表等不同的数据类型来初始化。而在引用中,代码cols=df['測項'] df.drop("測項",axis=1,inplace=True) tmp_3 = pd.DataFrame(df.values.T,columns=cols)是将原始数据按列重新排列,并创建一个新的DataFrame。而引用中的代码演示了DataFrame中的loc和iloc两种索引方式的不同之处。loc是基于标签的索引,而iloc是基于位置的索引。通过这两种索引方式,可以对DataFrame进行数据的选择、修改和删除等操作。