Platform_top10 = data.groupby(by='Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10].index Platform_top10_df = pd.pivot_table(data=data[data.Platform.isin(Platform_top10)][['Platform','Year','Global_Sales']],index='Year',columns='Platform',values='Global_Sales',aggfunc=np.sum) Platform_top10_df.plot(title='游戏平台top10销售额趋势',figsize=(15,5)) plt.show()

这段代码执行了以下操作：

首先，通过 `data.groupby(by='Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10].index` 对数据集按照平台（Platform）进行分组，并计算每个平台的全球销售额总和。然后，通过 `[:10].index` 取出销售额最高的前十个平台，并将结果存储在变量 `Platform_top10` 中。

接下来，通过 `data[data.Platform.isin(Platform_top10)][['Platform','Year','Global_Sales']]` 筛选出数据集中平台在 `Platform_top10` 中的行，并仅保留 'Platform'、'Year' 和 'Global_Sales' 列。

然后，通过 `pd.pivot_table()` 对筛选后的数据进行透视，以年份（Year）作为索引，平台（Platform）作为列，全球销售额（Global_Sales）作为值，使用 `np.sum` 函数计算总和。结果存储在变量 `Platform_top10_df` 中。

最后，使用 `Platform_top10_df.plot()` 绘制折线图，标题为 '游戏平台top10销售额趋势'，图表的大小为 (15,5)。

最后一行的 `plt.show()` 用于显示图表。

相关问题

Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending

缺少代码的结尾部分，但根据上下文推测，可能是 `= data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)`。

这段代码执行了以下操作：

1. 通过 `data.groupby('Platform')` 对数据集按照平台（Platform）进行分组。
2. 对每个分组中的 'Global_Sales' 列进行求和，得到每个平台的全球销售总额。
3. 通过 `.sort_values(ascending=False)` 对结果进行降序排序，以便得到销售额最高的平台。
4. 最终，将结果赋值给变量 `Plat_Global_Sales`。

请注意，代码的结尾部分可能缺失了一些字符，如果能提供完整的代码，我可以给出更准确的解释。

Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre) Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False) Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100) sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0]) ax[0].set_title('Platform_Genre') sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1]) ax[1].set_title('Platform_Global_Sales') sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2]) ax[2].set_title('Genre_Global_Sales') plt.show()

这段代码是用来进行数据可视化的，主要是通过使用Python的`pandas`和`matplotlib`库来创建柱状图。下面是对代码的解释：

1. `Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre)`：这行代码使用`pd.crosstab`函数创建一个数据透视表，用于计算不同平台和不同游戏类型之间的交叉计数。

2. `Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False)`：这行代码计算每个平台上的游戏类型总数，并按降序排列。

3. `Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False)`：这行代码使用`groupby`函数按平台对销售额进行分组，并计算每个平台的全球销售总额，然后按降序排列。

4. `Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False)`：这行代码使用`groupby`函数按游戏类型对销售额进行分组，并计算每种类型的全球销售总额，然后按降序排列。

5. `f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100)`：这行代码创建一个包含3个子图的画布对象，并指定画布的尺寸和分辨率。

6. `sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0])`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制平台和游戏类型之间的柱状图，并将结果显示在第一个子图上。

7. `ax[0].set_title('Platform_Genre')`：这行代码设置第一个子图的标题为'Platform_Genre'。

8. `sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1])`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制平台和全球销售额之间的柱状图，并将结果显示在第二个子图上。

9. `ax[1].set_title('Platform_Global_Sales')`：这行代码设置第二个子图的标题为'Platform_Global_Sales'。

10. `sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2])`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制游戏类型和全球销售额之间的柱状图，并将结果显示在第三个子图上。

11. `ax[2].set_title('Genre_Global_Sales')`：这行代码设置第三个子图的标题为'Genre_Global_Sales'。

12. `plt.show()`：这行代码显示所有的子图。

这段代码的目的是展示不同平台、游戏类型以及全球销售额之间的关系，通过柱状图可以直观地观察到各个变量之间的差异和趋势。