旅游景点.xlsx中有一列“销量”，现在用jupyter的matplotlib库获取该数据集销量排行前20的景点名称的横放条形图

好的，我可以帮你完成这个任务。假设你已经将旅游景点数据集保存为名为 `旅游景点.xlsx` 的 Excel 文件，可以使用 Pandas 库读取并处理数据，再使用 Matplotlib 库进行可视化。

以下是实现该任务的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('旅游景点.xlsx')

# 按销量降序排列，取前20个景点
top20 = df.sort_values(by='销量', ascending=False).head(20)

# 绘制横放条形图
plt.barh(top20['景点名称'], top20['销量'])
plt.xlabel('销量')
plt.ylabel('景点名称')
plt.title('销量排行前20的旅游景点')
plt.show()

运行这段代码，就可以得到销量排行前20的旅游景点的横放条形图。如果想要保存图表到文件，可以在 `plt.show()` 前加上 `plt.savefig('销量排行前20的旅游景点.png')`，将图表保存为名为 `销量排行前20的旅游景点.png` 的文件。

相关问题

旅游景点.xlsx中有一列“星级”，现在用jupyter的matplotlib库获取该数据集“星级”一列有4A和5A数据的城市景区数量饼图

好的，首先我们需要使用 Pandas 库读取旅游景点数据集，并筛选出包含 4A 和 5A 的数据，然后使用 Matplotlib 库绘制饼图。以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_excel('旅游景点.xlsx')

# 筛选包含 4A 和 5A 的数据
data_4a_5a = data[(data['星级'] == '4A') | (data['星级'] == '5A')]

# 统计不同星级的数量
count = data_4a_5a['星级'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(count, labels=count.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('含有4A和5A数据的城市景区数量饼图')
plt.show()

运行以上代码，即可得到含有 4A 和 5A 数据的城市景区数量饼图。

根据所给的江苏旅游景点.xlsx数据，分析完成以下任务： （1）读取江苏旅游景点.xlsx数据文件。（3分） （2）查看数据基本基本信息，包括数据长度、数据类型、数据的列标签。（4分） （3）进行数据预处理，包括数据空缺值检测与处理，重复值检测与处理。列标签星级缺失值使用“未定级”进行填充。（5分） （4）找出评分大于4的景区数据。（3分） （5）根据销量给用户推荐前8的景区名称，并使用漏斗图绘制景点销量前8的景区。（7分） （6）使用饼图绘制江苏省4A,5A景区所占比例（5） （6）使用饼图绘制江苏省每个市5A级景区数量所占比例。（7分） （7）用折线图表示扬州市不同景点的销量（6分）

很抱歉，作为AI语言模型，我无法直接操作本地文件，也无法绘制图表。但我可以为您提供相应的代码和思路，供您参考。

任务1：

使用 pandas 库中的 read_excel 方法读取江苏旅游景点.xlsx 文件，代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('江苏旅游景点.xlsx')

任务2：

使用 pandas 库中的 info 方法查看数据基本信息，代码如下：

data.info()

任务3：

数据预处理包括数据空缺值检测与处理，重复值检测与处理和缺失值填充。代码如下：

# 检测空缺值
print(data.isnull().sum())

# 处理重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 缺失值填充
data['星级'].fillna('未定级', inplace=True)

任务4：

找出评分大于4的景区数据，代码如下：

data[data['评分']>4]

任务5：

根据销量给用户推荐前8的景区名称，并使用漏斗图绘制景点销量前8的景区。代码如下：

# 推荐前8的景区名称
top8 = data.sort_values(by='销量', ascending=False)['景区名称'].tolist()[:8]
print(top8)

# 绘制漏斗图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel

funnel = (
    Funnel()
    .add("", [(i, data.loc[data['景区名称']==i, '销量'].item()) for i in top8])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="景点销量前8"))
)

funnel.render_notebook()

任务6：

使用饼图绘制江苏省4A,5A景区所占比例，代码如下：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie

# 江苏省4A,5A景区所占比例
labels = ['4A级', '5A级']
values = [data[data['星级']=='4A级'].shape[0], data[data['星级']=='5A级'].shape[0]]

pie = (
    Pie()
    .add("", [list(z) for z in zip(labels, values)])
    .set_colors(['#C23531', '#2F4554'])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="江苏省4A,5A景区所占比例"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)

pie.render_notebook()

任务7：

使用饼图绘制江苏省每个市5A级景区数量所占比例，代码如下：

# 江苏省每个市5A级景区数量所占比例
city_count = data[data['星级']=='5A级']['所在城市'].value_counts()
labels = city_count.index.tolist()
values = city_count.tolist()

pie = (
    Pie()
    .add("", [list(z) for z in zip(labels, values)])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="江苏省每个市5A级景区数量所占比例"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)

pie.render_notebook()

任务8：

用折线图表示扬州市不同景点的销量，代码如下：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 扬州市不同景点的销量
yangzhou_data = data[data['所在城市']=='扬州市']
attr = yangzhou_data['景区名称'].tolist()
values = yangzhou_data['销量'].tolist()

line = (
    Line()
    .add_xaxis(attr)
    .add_yaxis("", values)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="扬州市不同景点的销量"))
)

line.render_notebook()