count = rfm['人群类型'].value_counts().reset_index() count.columns = ['客户类型', '人数'] count['人数占比'] = count['人数']/count['人数'].sum()
时间: 2023-04-05 11:00:40 浏览: 45
这个问题是关于数据分析的,我可以回答。这段代码是在对一个数据集中的“人群类型”列进行计数,并将结果存储在一个名为“count”的数据框中。然后,将数据框的列名更改为“客户类型”和“人数”,并计算每个客户类型的人数占总人数的比例,将结果存储在“人数占比”列中。
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result.index=new_rfm.index result
这行代码的作用是将一个名为`result`的数据框(DataFrame)的索引改为另一个名为`new_rfm`的数据框的索引。
具体来说,`result`是一个数据框,它的索引可能是一些数字或者字符串,例如:
```
result = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
result.index = [10, 11, 12] # 索引变成了 10,11,12
```
`new_rfm`也是一个数据框,它的索引可能不同于`result`的索引,例如:
```
new_rfm = pd.DataFrame({'C': ['a', 'b', 'c'], 'D': ['d', 'e', 'f']})
new_rfm.index = ['x', 'y', 'z'] # 索引变成了 'x','y','z'
```
如果我们执行代码`result.index=new_rfm.index`,则`result`的索引就会变成`new_rfm`的索引,即变成`'x'`,`'y'`,`'z'`。
```
result.index = new_rfm.index # 索引变成了 'x','y','z'
```
这个操作可以用来将两个数据框的索引对齐,从而方便进行一些数据处理和分析。
result = pd.merge(new_rfm,s[['index','客户分类']],how='inner',left_on='label',right_on='index') result.sort_index()
这段代码是利用 pandas 库中的 merge() 函数将两个数据框按照指定列进行内连接,即保留两个数据框中都有的行,同时将这些行中的指定列进行合并。其中,new_rfm 和 s 分别为两个数据框,'label' 和 'index' 分别为指定列的列名。最后,通过 sort_index() 函数对结果进行排序。