import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel('订单_new.xlsx',header=0) df2=df.pivot_table(values='数量',index='商品名称',columns='周次',aggfunc='sum',fill_value=0) max=df2.max() print(df2) print(max) x1=[1,2,3,4] x2=[a-0.1 for a in x1] x3=[a-0.2 for a in x1] x4=[a+0.1 for a in x1] x5=[a+0.2 for a in x1] b=[df2.loc['卫衣',:],df2.loc['休闲鞋',:],df2.loc['T恤',:],df2.loc['围巾',:],df2.loc['运动服',:]] plt.bar(x=[x1,x2,x3,x4,x5],height=b,width=0.1) plt.show()哪里错了

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import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

df = pd.read_excel('订单_new.xlsx', header=0)    
df2 = df.pivot_table(values='数量', index='商品名称', columns='周次', aggfunc='sum', fill_value=0) 
max_val = df2.max() 
print(df2) 
print(max_val)     

x1 = [1, 2, 3, 4] 
x2 = [a - 0.1 for a in x1] 
x3 = [a - 0.2 for a in x1] 
x4 = [a + 0.1 for a in x1] 
x5 = [a + 0.2 for a in x1] 

b = [df2.loc['卫衣', :], df2.loc['休闲鞋', :], df2.loc['T恤', :], df2.loc['围巾', :], df2.loc['运动服', :]] 

plt.bar(x=x1, height=b[0], width=0.1) 
plt.bar(x=x2, height=b[1], width=0.1) 
plt.bar(x=x3, height=b[2], width=0.1) 
plt.bar(x=x4, height=b[3], width=0.1) 
plt.bar(x=x5, height=b[4], width=0.1)

plt.show()

主要的修改有：

1. 将变量名 `max` 改为 `max_val`，因为 `max` 是 Python 内置函数。
2. 将 `plt.bar()` 函数调用拆分为 5 次，分别对应 5 种商品。每次使用不同的 `x` 坐标和 `height` 数组。
3. `height` 数组 `b` 中的每个元素是一个 Series，需要使用 `[]` 索引器来提取对应商品的所有数据。