Recibí este código para agrupar datos en datos de tipo de histograma. He estado intentando entender el código en este script de pandas para editarlo, manipularlo y duplicarlo. Tengo comentarios para las secciones que entiendo.

Código

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')

La sección que realmente me cuesta entender está en esta sección:

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')

Si alguien pudiera comentar este guión, lo agradecería enormemente. También siéntase libre de corregir o agregar a mis comentarios (esto es lo que supongo que hasta ahora pueden no ser correctos). Espero que este tema no sea demasiado fuera de lo común para SOF. Con mucho gusto le daré una recompensa de 50 puntos a cualquier usuario que pueda ayudarme con esto.