Eu recebi este código para agrupar dados em um tipo de histograma. Eu tenho tentado entender o código neste script pandas para editá-lo, manipulá-lo e duplicá-lo. Eu tenho comentários para as seções que eu entendo.

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')

A seção que realmente me esforço para entender está nesta seção:

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')

Se alguém é capaz de comentar este script eu ficaria muito grato. Também sinta-se livre para corrigir ou adicionar aos meus comentários (estes são o que eu assumo até agora eles podem não estar corretos). Eu estou esperando que isso não seja muito fora do tópico para SOF. Terei prazer em dar uma recompensa de 50 pontos para qualquer usuário que possa me ajudar com isso.