category_2_mount = mum_baby_trade_history_c['category_2'].value_counts() category_2_mount #词云图 datawc = [x for x in zip(category_2_mount.index.tolist(),category_2_mount.tolist())] wc = WordCloud() wc.add('',datawc,word_size_range=[10,60]) wc.set_global_o
时间: 2024-03-19 10:42:21 浏览: 8
这是一段代码,包含了对一个 pandas DataFrame 中 category_2 列数据的统计和使用 WordCloud 库生成词云图的代码。具体来说,这段代码首先使用 value_counts() 方法对 category_2 列中的数据进行计数,然后使用 zip() 函数将 index 和计数值打包成元组,最后将打包好的数据传给 WordCloud() 函数,生成词云图。其中,word_size_range=[10,60] 表示词云图中词语的字体大小范围为 10 到 60。
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print(mum_baby_trade_history_c)
抱歉,由于数据的隐私性,我无法查看你的数据。不过,如果你想打印出数据集的全部内容,可以使用以下代码:
```
print(mum_baby_trade_history_c.to_string())
```
这将打印出整个数据集,包括所有列和行。如果你只想打印前几行数据,可以使用 `head()` 方法,例如:
```
print(mum_baby_trade_history_c.head())
```
这将打印出数据集的前五行。
t_year_mount = mum_baby_trade_history_c.groupby('t_year')['buy_mount'].sum() t_year_mount
这行代码的作用是将 "mum_baby_trade_history_c" 这个数据集按照 "t_year" 这一列进行分组,并计算每组中 "buy_mount" 列的总和。最终结果是一个 Series 类型的数据,其中索引为 "t_year" 的不同取值,值为对应年份的 "buy_mount" 列的总和。