plt.figure(4) D=data.iloc[:,0] D=list(D.unique()) listl=[] for d in D: dt=data.loc[data['车次']==d,['上车人数']] s=dt.sum() listl.append(s['上车人数'])

这段代码的作用是统计数据集中每个车次的上车人数总和，并将结果存储在一个列表中。具体来说，代码首先创建一个名为4的新图形窗口，然后使用Pandas库中的iloc函数选择数据集的第一列（即车次列），并使用unique函数获取该列中的唯一值。接着，代码循环迭代所有唯一的车次值。在每次迭代中，代码使用loc函数选择数据集中车次列等于当前车次值的行，并选择“上车人数”列。然后，代码使用sum函数计算该组行中“上车人数”列的总和，并将结果添加到名为listl的列表中。最终，代码返回一个包含所有车次总上车人数的列表。

相关问题

sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde') plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256) #Pearson's correlation coefficient heatmap corr = plt.figure(figsize = (10,10),dpi=128) corr= sns.heatmap(data[column].corr(),annot=True,square=True) plt.xticks(rotation=40) import statsmodels.formula.api as smf all_columns = "+".join(data.columns[1:]) print('x is ：'+all_columns) formula = 'GDP~' + all_columns print('The regression equation is ：'+formula) results = smf.ols(formula, data=data).fit() results.summary() X=data.iloc[:,1:] y=data.iloc[:,0]

这段代码实现了以下功能：

首先，使用"sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde')"绘制了一个散点图矩阵，并选择了核密度估计作为对角线上的图形。

然后使用"plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)"将图形保存为名为"Scatter plot.jpg"的文件，分辨率为256 dpi。

接下来，创建一个名为"corr"的图形对象，大小为(10,10)，分辨率为128，使用"corr = plt.figure(figsize=(10,10), dpi=128)"。

然后，使用"sns.heatmap(data[column].corr(),annot=True,square=True)"绘制基于"data[column]"数据框的列之间的皮尔逊相关系数热力图，并设置"annot=True"以在每个单元格中显示相关系数的值，"square=True"表示将单元格设置为正方形。

通过"plt.xticks(rotation=40)"可以旋转x轴刻度标签，使其更易读。

接下来，导入"statsmodels.formula.api"模块，并使用"all_columns = "+".join(data.columns[1:])"将"data"数据框中除第一列外的所有列名拼接为一个字符串，存储在名为"all_columns"的变量中。

然后，打印出"x is ："以及"all_columns"的值，显示回归方程中自变量的组成。

继续打印出"The regression equation is ："以及"formula"的值，显示回归方程的形式。

接下来，使用"smf.ols(formula, data=data).fit()"进行普通最小二乘（OLS）回归分析，将结果存储在名为"results"的变量中。

最后，通过"X=data.iloc[:,1:]"将"data"数据框中除第一列外的所有列作为自变量存储在名为"X"的变量中，通过"y=data.iloc[:,0]"将"data"数据框的第一列作为因变量存储在名为"y"的变量中。

data = data.iloc[:10, :]改成取后10行

要取后10行数据，可以使用 `data.iloc[-10:, :]`，其中 `-10:` 表示从倒数第10行开始，一直到最后一行。完整的代码如下：

select_sqli ="SELECT time,SUM(CASE WHEN type_c='两厢车' THEN xiaoliang ELSE 0 END)/SUM(xiaoliang) AS ratio,1 - SUM(CASE WHEN type_c='两厢车' THEN xiaoliang ELSE 0 END)/SUM(xiaoliang) AS ratio_complement FROM sheji.sale GROUP BY time;"
cur.execute(select_sqli)
data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'portion','r_portion'])
data = data.set_index('time')
data = data.sort_index(ascending=False)
data = data.iloc[-10:, :] # 取后10行数据
plt.figure(figsize=(9.42,1))
data.plot(kind='bar', stacked=True, x='time')
plt.title('Sales Ratio of Different Categories')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Ratio')
plt.xticks(rotation=90)
plt.savefig('portion.png',dpi=300)
pix = QPixmap("portion.png")
new_width = self.Market.label_4.width()
new_height = int(pix.height() * new_width / pix.width())
scaled_pixmap = pix.scaled(QSize(new_width, new_height), Qt.AspectRatioMode.KeepAspectRatio,Qt.TransformationMode.SmoothTransformation)
self.Market.label_4.setPixmap(scaled_pixmap)
plt.close()

这样就可以取后10行数据了。