xuelishuju={} for i in data['学历'].values: if i not in xuelishuju.keys(): xuelishuju[i]=1 else: xuelishuju[i]+=1 labels=list(xuelishuju.keys()) sizes=list(xuelishuju.values()) # 示例数据 colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99'] explode = (0.1, 0, 0, 0) # 在扇形图中凸显第一个部分（A） # 绘制饼图 plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90) # 设置为正圆形 plt.axis('equal') plt.title('学历比例扇形图') # 显示图表 plt.show()

这段代码的作用是统计"data"中"学历"这一列中的不同取值及其出现次数，将结果存储在字典"xuelishuju"中。首先定义空字典"xuelishuju"，然后遍历"data"中"学历"列的所有取值，如果该取值还未出现在"xuelishuju"中，则在字典中添加该取值并将值设为1，否则将该取值对应的值加1。最后将字典"xuelishuju"的键和值分别转化为列表"labels"和"sizes"，用于绘制饼状图等可视化操作。

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for i in range (data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"].shape[1]): data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]= data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))

这段代码的作用是将DataFrame中的整型数据转化为浮点型数据。具体实现如下：

1. `data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"]` 会先获取DataFrame中所有数据类型为int64的列；
2. `data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]` 会获取第i列数据类型为int64的数据；
3. `data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))` 会将第i列数据类型为int64的数据中的每个元素都转化为浮点型数据。这里使用了apply()方法，apply()会对Series中的每个元素都执行指定的操作，lambda x: float(x)表示将每个元素都转化为浮点型数据；
4. 最后将转化后的浮点型数据赋值回原始DataFrame中。

需要注意的是，这段代码中的循环实际上是对DataFrame中的每一列都执行了一遍相同的操作，因此可以使用applymap()方法来简化代码，如下所示：

data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"] = data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"].applymap(float)

这样就可以将DataFrame中所有数据类型为int64的数据都转化为浮点型数据了。

for i in range (1,9): array{i}= data{i}.iloc[:, 0].values，改正

Python 中，用大括号 {} 表示字典，用中括号 [] 表示列表。因此，正确的代码应该是：

for i in range(1, 9):
    array[i] = data[i].iloc[:, 0].values

其中，`array` 是一个字典，`data` 是一个字典，`data[i]` 表示第 i 个数据集，`.iloc[:, 0]` 表示取每行的第一列，`.values` 表示将其转化为 numpy 数组。