import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial Unicode MS'] #设置中文字体为Arial Unicode MS plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 df = pd.read_csv("vehicles-数据.csv",encoding='gbk') y = df["year"].values包含几年的数据？起始年份是哪一年？展示每年汽车的数量

根据你提供的代码，可以看出CSV文件中包含的是汽车数据，而不是淘宝数据。因此，以下是一个示例的代码，可以帮助你回答这些问题：

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

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("vehicles-数据.csv", encoding='gbk')

# 获取起始年份和终止年份
start_year = df['year'].min()
end_year = df['year'].max()
num_years = end_year - start_year + 1
print("数据集包含了{}年数据，起始年份是{}年。".format(num_years, start_year))

# 计算每年汽车数量的总和
car_counts = df.groupby("year")["id"].count()

# 绘制折线图
sns.set_style("whitegrid")
plt.plot(car_counts.index, car_counts.values)
plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Car Count")
plt.show()

请替换"vehicles-数据.csv"为你的CSV文件名，并且替换"year"和"id"为你数据集中的实际列名。这个示例代码可以帮助你展示每年汽车数量的变化情况，并且获取数据集包含的年数和起始年份。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline

这段代码主要是进行Python数据分析所需要引入的常用库的导入和设置matplotlib图表显示中文的字体和解决负号显示问题，同时使用%matplotlib inline命令设置图表以内嵌形式显示在notebook页面中。其中，numpy是Python中处理科学计算的一个重要库，pandas是Python中用于数据分析的库，seaborn是基于matplotlib的数据可视化库，matplotlib是Python中常用的绘图库。

python中import numpy as np np.seterr(all='ignore') import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})是什么意思

这段代码是用来导入一些常用的数据分析和可视化的 Python 库并做一些设置，具体解释如下：

1. `import numpy as np`：导入 NumPy 库并将其命名为 np，用于进行科学计算；
2. `np.seterr(all='ignore')`：设置忽略 NumPy 数组中的所有警告信息；
3. `import pandas as pd`：导入 Pandas 库并将其命名为 pd，用于进行数据处理和分析；
4. `import matplotlib.pyplot as plt`：导入 Matplotlib 库中的 pyplot 模块并将其命名为 plt，用于绘制各种类型的图表；
5. `import seaborn as sns`：导入 Seaborn 库并将其命名为 sns，用于进行更加美观的数据可视化；
6. `plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']`：设置 Matplotlib 中的字体为中文黑体；
7. `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False`：设置 Matplotlib 中的负号显示为正常符号，避免出现乱码；
8. `sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})`：设置 Seaborn 中的样式为白底带网格线，并设置字体为中文黑体和 Arial 字体。