Я получил этот код для группировки данных в данные типа гистограммы. Я пытался понять код в этом сценарии панд, чтобы редактировать, манипулировать и дублировать его. У меня есть комментарии к разделам, которые я понимаю.

Код

import numpy as np
import pandas as pd


column_names = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 
              'col7', 'col8', 'col9', 'col10', 'col11'] #names to be used as column labels.  If no names are specified then columns can be refereed to by number eg. df[0], df[1] etc.

df = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=column_names) #header= None means there are no column headings in the  csv file

df.ix[df.col11 == 'x', 'col11']=-0.08 #trick so that 'x' rows will be grouped into a category >-0.1 and <= -0.05.  This will allow all of col11 to be treated as a numbers

bins = np.arange(-0.1, 1.0, 0.05) #bins to put col11 values in.  >-0.1 and <=-0.05 will be our special 'x' rows, >-0.05 and <=0 will capture all the '0' values.
labels = np.array(['%s:%s' % (x, y) for x, y in zip(bins[:-1], bins[1:])]) #create labels for the bins
labels[0] = 'x' #change first bin label to 'x'
labels[1] = '0' #change second bin label to '0'

df['col11'] = df['col11'].astype(float) #convert col11 to numbers so we can do math on them


df['bin'] = pd.cut(df['col11'], bins=bins, labels=False) # make another column 'bins' and put in an integer representing what bin the number falls into.Later we'll map the integer to the bin label


df.set_index('bin', inplace=True, drop=False, append=False) #groupby is meant to run faster with an index

def count_ones(x):
    """aggregate function to count values that equal 1"""
    return np.sum(x==1)

dfg = df[['bin','col7','col11']].groupby('bin').agg({'col11': [np.mean], 'col7': [count_ones, len]})
dfg.index = labels[dfg.index]

dfg.ix['x',('col11', 'mean')]='N/A'
print(dfg)
dfg.to_csv('new.csv')

Раздел, который я действительно изо всех сил пытаюсь понять, находится в этом разделе:

def count_ones(x):
    """aggregate function to count values that equal 1"""
    return np.sum(x==1)

dfg = df[['bin','col7','col11']].groupby('bin').agg({'col11': [np.mean], 'col7': [count_ones, len]})
dfg.index = labels[dfg.index]

dfg.ix['x',('col11', 'mean')]='N/A'
print(dfg)
dfg.to_csv('new.csv')

Если кто-то сможет прокомментировать этот сценарий, я буду очень признателен. Также не стесняйтесь исправлять или добавлять мои комментарии (это то, что я предполагаю, что они могут быть неверными). Я надеюсь, что это не слишком не по теме для SOF. Я с удовольствием предоставлю вознаграждение в 50 баллов любому пользователю, который может помочь мне в этом.