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()

这段代码用于绘制游戏平台销售额排名前十的平台在不同年份上的销售趋势图。下面是对代码的解释：

1. `Platform_top10 = data.groupby(by='Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10].index`：这行代码按照平台对全球销售额进行分组，并计算每个平台的销售总额，然后按降序排列，取前十名的平台名称。

2. `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)`：这行代码使用`pd.pivot_table`函数创建一个数据透视表，将数据按照平台和年份进行分组，并计算每个平台在每年的销售总额。结果以年份为索引，平台为列名，销售总额为值。

3. `Platform_top10_df.plot(title='游戏平台top10销售额趋势',figsize=(15,5))`：这行代码使用`plot`函数绘制数据透视表中不同平台在不同年份的销售趋势图。图表的标题为'游戏平台top10销售额趋势'，图表的大小为15x5英寸。

4. `plt.show()`：这行代码显示绘制的销售趋势图。

通过这段代码，可以清楚地观察到游戏平台销售额排名前十的平台在不同年份上的销售情况，从而分析其销售趋势和变化。