现有一个Nowcoder.csv文件，它记录了牛客网的部分用户数据，包含如下字段（字段与字段之间以逗号间隔）： Nowcoder_ID：用户ID Name：用户名 Level：等级 Achievement_value：成就值 Num_of_exercise：刷题量 Graduate_year：毕业年份 Language：常用语言 Continuous_check_in_days：最近连续签到天数 Number_of_submissions：提交代码次数 Last_submission_time：最后一次提交题目日期产品经理小X同学想要分析一下用户的等级数据，他想知道在人数大于5的条件下，各个等级都分别有多少人？输入描述：数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。输出描述：按照等级顺序输出人数大于5的等级中每个等级的人数，输出包括最后的dtype。

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现有一个Nowcoder.csv文件，它记录了牛客网的部分用户数据，包含如下字段（字段与字段之间以逗号间隔）：

Nowcoder_ID：用户ID

Name：用户名

Level：等级

Achievement_value：成就值

Num_of_exercise：刷题量

Graduate_year：毕业年份

Language：常用语言

Continuous_check_in_days：最近连续签到天数

Number_of_submissions：提交代码次数

Last_submission_time：最后一次提交题目日期

产品经理小X同学想要分析一下用户的等级数据，他想知道在人数大于5的条件下，各个等级都分别有多少人？

输入描述：

数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。

现有一个Nowcoder.csv文件，它记录了牛客网的部分用户数据，包含如下字段（字段与字段之间以逗号间隔）： Nowcoder_ID：用户ID Name：用户名 Level：等级 Achievement_value：成就值 Num_of_exercise：刷题量 Graduate_year：毕业年份 Language：常用语言 Continuous_check_in_days：最近连续签到天数 Number_of_submissions：提交代码次数 Last_submission_time：最后一次提交题目日期产品经理小X同学想要分析一下用户的等级数据，他想知道在人数大于5的条件下，各个等级都分别有多少人？输入描述：数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。输出描述：按照等级顺序输出人数大于5的等级中每个等级的人数，输出包括最后的dtype。

输出描述：

按照等级顺序输出人数大于5的等级中每个等级的人数，输出包括最后的dtype。

import pandas as pd

Nowcoder = pd.read_csv(‘Nowcoder.csv’, sep=’,’)
n1=Nowcoder.groupby([‘Level’])[‘Nowcoder_ID’].size()>5
print(n1)

30:26

print(Nowcoder.groupby(by=’Level’)[‘Nowcoder_ID’].count()>5)

32:09

以上就是关于问题现有一个Nowcoder.csv文件，它记录了牛客网的部分用户数据，包含如下字段（字段与字段之间以逗号间隔）： Nowcoder_ID：用户ID Name：用户名 Level：等级 Achievement_value：成就值 Num_of_exercise：刷题量 Graduate_year：毕业年份 Language：常用语言 Continuous_check_in_days：最近连续签到天数 Number_of_submissions：提交代码次数 Last_submission_time：最后一次提交题目日期
产品经理小X同学想要分析一下用户的等级数据，他想知道在人数大于5的条件下，各个等级都分别有多少人？输入描述：数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。
输出描述：按照等级顺序输出人数大于5的等级中每个等级的人数，输出包括最后的dtype。的答案

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