Year=data['上映'].value_counts().reset_index() Year.rename(columns={"index":"上映年份","上映":"电影数量"},inplace=True) Year.head(100)请修改此串代码,将上映年份以升序的形式排列出来
时间: 2023-06-13 13:07:18 浏览: 52
可以在代码最后添加 `.sort_values(by='上映年份')`,如下所示:
```
Year=data['上映'].value_counts().reset_index()
Year.rename(columns={"index":"上映年份","上映":"电影数量"},inplace=True)
Year = Year.sort_values(by='上映年份')
Year.head(100)
```
这样可以将上映年份按照升序排列。
相关问题
df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index()
这是一个对DataFrame中的一个列进行统计的操作。根据代码的意思,`unique.city`是一个DataFrame中的一个列,`value_counts()`函数用于统计该列中每个元素出现的次数,并返回一个Series,然后通过`reset_index()`函数将Series转换为DataFrame。最终的结果是一个新的DataFrame `df_count_city`,其中包含两列:`index`列和`city`列,`index`列存储每个城市的名称,`city`列存储对应城市出现的次数。
df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index() 的含义
这段代码的含义是计算数据集中每个城市出现的次数,并将结果存储在一个新的数据框中。首先,`unique.city` 是一个Series对象,它包含数据集中的城市列的唯一值。然后,`value_counts()` 方法会计算每个唯一值出现的次数,并返回一个新的Series对象,其中索引是城市名,值是对应城市出现的次数。最后,`reset_index()` 方法将Series转换为DataFrame,并将索引重置为默认的数字索引,生成一个包含城市和对应出现次数的两列数据框 `df_count_city`。
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