import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据文件 data = pd.read_excel('关键词-数据.xls') # 统计帖子数量并进行可视化展示 keyword_counts = data['关键词'].value_counts() plt.bar(keyword_counts.index, keyword_counts.values) plt.xlabel('关键词') plt.ylabel('帖子数量') plt.title('不同关键词下的帖子数量') plt.xticks(rotation=45) plt.show() # 分析点赞数、收藏数和评论数的分布情况 likes = data['点赞'] collects = data['收藏'] comments = data['评论数'] fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4)) axes[0].hist(likes, bins=20) axes[0].set_xlabel('点赞数') axes[0].set_ylabel('帖子数量') axes[0].set_title('点赞数分布') axes[1].hist(collects, bins=20) axes[1].set_xlabel('收藏数') axes[1].set_ylabel('帖子数量') axes[1].set_title('收藏数分布') axes[2].hist(comments, bins=20) axes[2].set_xlabel('评论数') axes[2].set_ylabel('帖子数量') axes[2].set_title('评论数分布') plt.tight_layout() plt.show() # 分析帖子发布时间的分布情况 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) data['月份'] = data['日期'].dt.month month_counts = data['月份'].value_counts().sort_index() plt.plot(month_counts.index, month_counts.values) plt.xlabel('月份') plt.ylabel('帖子数量') plt.title('帖子按月份的发布数量变化') plt.xticks(range(1, 13)) plt.show()`

这段代码主要是对关键词数据进行分析和可视化展示。首先，通过读取Excel文件，获取数据。然后，统计不同关键词下的帖子数量，并使用条形图展示。接下来，对点赞数、收藏数和评论数进行分布分析，使用直方图展示它们的分布情况。最后，分析帖子发布时间的分布情况，将帖子按月份的发布数量变化用折线图展示出来。

这段代码使用了pandas库和matplotlib库进行数据处理和可视化。你可以根据自己的需求修改代码或添加其他分析方法和图表展示方式。

相关问题

分析下列代码：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") year_count = data.groupby(by="年份")["年份"].count() data['年份'] = pd.to_numeric(data['年份'], errors='coerce') plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot(year_count.index, year_count.values) plt.title("电影年份发展折线图") plt.xlabel("年份") plt.ylabel("数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False year_count = data['国家'].value_counts() plt.bar(year_count.index, year_count.values) plt.title("各个国家电影数量") plt.xlabel("国家") plt.ylabel("电影数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False type_count = data["类型"].value_counts() plt.pie(type_count,labels=type_count.index,pctdistance=0.8,autopct='%1.1f%%',explode=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.01]) plt.figure(figsize=(20,6.5)) plt.title("电影主要类型分布图") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") scores = data["排名"].values votes = data["评价人数"].values plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.scatter(scores, votes) plt.title("排名与评价人数散点图") plt.xlabel("排名") plt.ylabel("评价人数") plt.show()

这段代码主要是用来对爬取到的电影数据进行数据可视化的处理。在代码中使用了 pandas 库对 Excel 数据进行读取和处理，使用了 matplotlib 库来绘制各种图表。

第一个代码块绘制了电影年份的发展折线图，其中先对年份进行了分组统计，然后使用 plot 函数将结果绘制出来。

第二个代码块绘制了各个国家电影数量的柱状图，其中使用了 value_counts 函数对国家进行统计，然后使用 bar 函数将结果绘制出来。

第三个代码块绘制了电影主要类型分布的饼图，其中使用了 value_counts 函数对电影类型进行统计，然后使用 pie 函数将结果绘制出来。

第四个代码块绘制了排名与评价人数的散点图，其中使用了 scatter 函数将排名和评价人数进行散点绘制。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from seaborn.external.kde import gaussian_kde sns.set() from scipy import stats from typing import * df = pd.read_excel("D:\\pythonProject\\data\\冬天.xls") power = df["功率"] #获取一列，用一维数据 power = np.array(power) print(power) import numpy as np from sklearn.neighbors import KernelDensity # 将 DataFrame 转换为 numpy 数组 data = df.to_numpy() # 从DataFrame类型中提取所需的列并将其转换为numpy数组类型 data = np.array(df['功率']) # 使用gaussian_kde函数进行核密度估计 density = gaussian_kde(data) # 生成横坐标 x = np.linspace(min(data), max(data),60) plt.plot(x, density(x)) import numpy as np from scipy import interpolate # 准备数据 x = data y = density(x) # 进行B样条曲线拟合 tck = interpolate.splrep(x, y, k=3, s=0) # 计算拟合曲线的值 x_new = np.linspace(x.min(), x.max(), 500) y_new = interpolate.splev(x_new, tck, der=0) # 保存系数矩阵 np.savez('tck.npz', tck)

这这段这段代码这段代码是这段代码是在这段代码是在Python这段代码是在Python中这段代码是在Python中使用这段代码是在Python中使用numpy这段代码是在Python中使用numpy、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、p这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、se这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seab这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、sc这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这一这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这一列这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这一列的这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这一列的数据这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这一列的数据。