data = pd.read_excel('篮球数据.xls', index_col='品牌') data = data['销量（万）'].copy() Profiting = data.sort_values(ascending=False) #绘制各评论种类数量的帕累托图 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用于正常显示负号 plt.figure(figsize=(20,12)) Profiting.plot(kind='bar') plt.ylabel('数量') plt.xticks(rotation=30) p = 1.0 * Profiting.cumsum() / Profiting.sum() p.plot(color='r',secondary_y=True, style='-o',linewidth=2,rot=90) plt.subplots_adjust(bottom=0.2) plt.annotate(format(p[5],'.4%'), xy=(6,p[5]), xytext=(6 * 0.9,p[5] * 0.9), arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=.2'))解释代码意思

这是一段Python代码，通过pd库读取一个名为“篮球数据.xls”的Excel文件，并将其设定为数据框的形式。其中，“index_col='品牌'”是将“品牌”列设定为索引列，而“data['销量（万）'].copy()”是将数据框中的“销量（万）”列复制出来，形成一个新的数据框。接着，通过sort_values函数对“销量（万）”列进行降序排列，输出的结果为“Profiting”。