shares_market_value = df5[df5['date'] == '2016-06-08'][['name', 'zongshizhi']].sort_values(by='zongshizhi', ascending=False) # 市值最大的公司 top10 tmp_df = shares_market_value.head(10) # 画图 sns.barplot(x=tmp_df['zongshizhi'], y=tmp_df['name'])

这段代码使用 Pandas 和 Seaborn 库，根据数据集中2016-06-08的市值数据，绘制了市值最大的10家公司的柱状图。

首先，使用 Pandas 的 loc 方法选取日期为2016-06-08的数据，并选择“name”和“zongshizhi”两列数据，然后按照“zongshizhi”列进行降序排列，取出前10行数据，存储在 tmp_df 变量中。

接着，使用 Seaborn 的 barplot 方法，将 tmp_df 的“zongshizhi”列作为 x 轴，tmp_df 的“name”列作为 y 轴，绘制柱状图。

值得注意的是，这段代码中使用了中文变量名，“zongshizhi”指代的是“总市值”，“name”指代的是“公司名称”。如果您的程序中需要使用英文变量名，请将“zongshizhi”替换为“market_value”，将“name”替换为“company_name”等。