data = pd.read_csv('douyin_dataset.csv')
时间: 2023-11-11 22:56:20 浏览: 58
你好!要读取名为'douyin_dataset.csv'的文件,并将其存储在名为'data'的变量中,您可以使用pandas库中的read_csv()函数。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('douyin_dataset.csv')
```
请确保将文件 'douyin_dataset.csv' 与您的代码文件放在同一目录下,或者提供文件的完整路径。
以下是您请求的
相关问题
douyin_data = pd.read_csv('douyin_dataset.csv') # 读入csv文件 del douyin_data['Unnamed: 0'] user_info = douyin_data.groupby('uid')['like'].count() user1 = (user_info[user_info < 2]).count() user2 = (user_info[user_info > 1] < 6).count() user3 = user_info[(user_info > 5) & (user_info < 11)].count() user4 = user_info[(user_info > 10) & (user_info < 21)].count() user5 = user_info[(user_info > 20) & (user_info < 51)].count() user6 = user_info[user_info > 50].count() plt.pie([user1, user2, user3, user4, user5, user6], labels=['0-1', '2-5', '6-10', '11-20', '21-50', '51-max', ], autopct='%1.1f%%')
这段代码是用来读取名为'douyin_dataset.csv'的csv文件,并对数据进行分组和统计。根据用户点赞数的不同,将用户分为6个等级,并用饼图展示每个等级用户所占比例。其中,user_info是根据用户id对点赞数进行分组统计后的结果,user1到user6分别表示点赞数在0-1、2-5、6-10、11-20、21-50和50以上的用户数量。plt.pie()函数则是将这些数量用饼图展示出来,并用labels参数设置每个比例对应的标签,autopct参数设置比例的显示格式。
<div class="ewm"> <img src="../assets/weixin.png"> <img src="../assets/weibo.png"> <img src="../assets/douyin.png"> <img src="../assets/shipin.png"> </div>让这几个图片之间有50px的间距怎么写css
可以使用 `margin` 属性来为图片之间添加间距。具体来说,可以为 `.ewm` 类添加如下的样式:
```css
.ewm img {
margin-right: 50px;
}
```
这样就可以为每个图片元素添加右侧 50px 的外边距,从而实现图片之间的间距效果。如果需要在最后一个图片元素后面去掉间距,可以使用 `:last-child` 伪类来去除最后一个图片元素的外边距:
```css
.ewm img:last-child {
margin-right: 0;
}
```