df1=pd.DataFrame(y1[0])

df1=pd.DataFrame(y1)是一个使用y1数据创建的DataFrame对象。DataFrame是pandas库中的一个数据结构，用于处理和分析数据。它类似于一个二维表格，可以存储不同类型的数据，并提供了各种功能来操作和处理这些数据。

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import pandas as pd import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Bar, Line from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver x_data = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月"] # 导入数据 df = pd.read_csv('E:/pythonProject1/第8章实验数据/beijing_AQI_2018.csv') attr = df['Date'].tolist() v1 = df['AQI'].tolist() v2=df['PM'].tolist() # 对AQI进行求平均值 data={'Date':pd.to_datetime(attr),'AQI':v1} df1 = pd.DataFrame(data) total=df1['AQI'].groupby([df1['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d1=total.tolist() y1=[] for i in d1: y1.append(int(i)) # print(d1) # print(y1) # 对PM2.5求平均值 data1={'Date':pd.to_datetime(attr),'PM':v2} df2 = pd.DataFrame(data1) total1=df2['PM'].groupby([df2['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d2=total1.tolist() y2=[] for i in d2: y2.append(int(i)) # print(d2) bar = ( Bar() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="PM2.5", y_axis=y2, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color="#5793f3" ) .extend_axis( yaxis=opts.AxisOpts( name="平均浓度", type_="value", min_=0, max_=150, interval=30, axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"), ) ) .set_global_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts( is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="cross" ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(is_show=True, type_="shadow"), ), ) ) line = ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="AQI", yaxis_index=1, y_axis=y1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color='rgb(192,0, 0,0.2)' ) ) bar.overlap(line).render("five.html") bar.options.update(backgroundColor="#F7F7F7")

这段代码的功能是读取一个 csv 文件，分别计算 AQI 和 PM2.5 的每月平均值，并将它们分别用柱状图和折线图展示在同一个图表中。其中，柱状图表示 PM2.5，折线图表示 AQI，两者共用 x 轴（月份），而 y 轴分别是 PM2.5 的浓度和 AQI 的值。此外，折线图的 y 轴是右侧的另一个坐标轴。最后，将图表保存为 HTML 文件 five.html。

Traceback (most recent call last): File "e:/Python/test/main.py", line 29, in <module> merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['x', 'y']) File "D:\software\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 86, in merge validate=validate, File "D:\software\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 627, in __init__ ) = self._get_merge_keys() File "D:\software\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 983, in _get_merge_keys right_keys.append(right._get_label_or_level_values(rk)) File "D:\software\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1692, in _get_label_or_level_values raise KeyError(key)是什么意思

这个错误信息是在使用 Pandas 的 `merge` 函数时发生的。它表示在合并两个 DataFrame 时，找不到指定的列名或列名不一致。具体来说，你使用的是 `on=['x', 'y']` 来指定要合并的列名，但是 Pandas 找不到 `df1` 或 `df2` 中的 `x` 或 `y` 列名，因此报错了。

你可以检查一下 `df1` 和 `df2` 中的列名是否正确，或者尝试使用 `left_on` 和 `right_on` 参数来指定要合并的列的名称，如下所示：

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on=['x1', 'y1'], right_on=['x2', 'y2'])

其中，`x1` 和 `y1` 是 `df1` 中的列名，`x2` 和 `y2` 是 `df2` 中的列名。这样就能确保正确地合并两个 DataFrame 了。