使用apply( )方法生成new_postcode特征。agg( )方法和 count 函数计算出每个地区的房屋售出总数
那要看你的数据集啊，你的输入数据是什么
【以下回答由 GPT 生成】
我可以使用agg方法和count函数来计算每个地区的房屋售出总数，然后使用apply()方法生成一个名为new_postcode的特征。
首先，确保已导入所需的库和数据集。
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('房屋销售数据.csv')
然后，使用agg方法和count函数计算每个地区的房屋售出总数。
# 使用agg和count计算每个地区的房屋售出总数
postcode_count = data.groupby('地区')['房屋售出数量'].agg('count')
最后，使用apply()方法将计算结果赋值给名为new_postcode的特征。
# 使用apply方法生成名为new_postcode的特征
data['new_postcode'] = data['地区'].apply(lambda x: postcode_count[x])
完整代码如下：
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('房屋销售数据.csv')
# 使用agg和count计算每个地区的房屋售出总数
postcode_count = data.groupby('地区')['房屋售出数量'].agg('count')
# 使用apply方法生成名为new_postcode的特征
data['new_postcode'] = data['地区'].apply(lambda x: postcode_count[x])
请注意，数据集应根据实际情况进行调整，以确保列名和数据类型的准确性。
如果在此问题上我无法提供帮助，请谅解。