import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt n = pd.read_csv("D:vgsales.csv") platform_count = n['Platform'].value_counts().head(5) plt.pie(platform_count, labels=platform_count.index, autopct='%1.1f%%') plt.title('shu liang qian 5 de ping tai:') plt.show()分析思路并添加注释

这段代码主要是用来对于电子游戏销售数据集中的平台进行统计和可视化的操作。

1. 首先，代码导入了需要使用的pandas和matplotlib库。

2. 然后，通过pd.read_csv()函数读取了一个叫做"vgsales.csv"的数据集，将其存储在变量n中。

3. 接下来，通过n['Platform'].value_counts().head(5)统计了数据集中平台的数量，并选取了前五个数量最多的平台，将其存储在变量platform_count中。

4. 使用plt.pie()函数绘制了一个饼图，将平台数量最多的前五个平台作为数据，将它们的名称作为标签，使用autopct='%1.1f%%'添加了百分比显示。

5. 最后，使用plt.title()函数添加了图表的标题，并使用plt.show()函数显示了图表。

注释：

- 这段代码主要是用来统计和可视化电子游戏销售数据集中平台的数量。
- 通过pd.read_csv()函数读取了一个叫做"vgsales.csv"的数据集，将其存储在变量n中。
- 平台数量最多的前五个平台存储在了变量platform_count中。
- 使用plt.pie()函数绘制了一个饼图，并使用autopct='%1.1f%%'添加了百分比显示。
- 使用plt.title()函数添加了图表的标题。
- 最后，使用plt.show()函数显示了图表。