python中g1 = data.groupby(by=['地点', '月份'], as_index=False)['实际金额'].sum() timeline = Timeline() temp = sorted(list(set(data['月份'].values.tolist()))) time_data = [str(i) + '月' for i in temp] for i in range(len(time_data)): x_data = g1[g1['月份'] == temp[i]]['地点'].values.tolist() y_data = list(np.round(g1[g1['月份'] == temp[i]]['实际金额'].values.tolist(), 2)) bar = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='600px')) .add_xaxis(x_data) .add_yaxis('', y_data) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('2017年{}每台售货机销售情况'.format(time_data[i]))) ) timeline.add(bar, time_data[i]) timeline.add_schema(play_interval=1000, is_auto_play=True, symbol='pin') timeline.render_notebook()为什么无法显示标题

可能是因为标题字体过大导致无法完全显示。可以尝试调整标题字体大小或将标题文字进行换行。您可以尝试修改以下部分:

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('2017年{}每台售货机销售情况'.format(time_data[i])))

改为:

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2017年{}每台售货机销售情况'.format(time_data[i]), subtitle='', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=14)))

其中，通过设置`title_textstyle_opts`可以调整标题字体大小。如果标题过长，可以将`subtitle`设置为空字符串，然后在`title`中手动换行。

相关问题

python：grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()，以上代码增加分组筛选数据某列的值

如果你想在以上代码的基础上增加分组筛选数据某列的值，可以使用 `filter` 方法。例如，假设你想筛选出每个分组中第五列的和大于100的数据，可以这样写：

grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).filter(lambda x: x[df2.columns[5]].sum() > 100)
grouped = grouped.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()

这里先使用 `filter` 筛选出符合条件的数据，然后再进行分组和求和操作。最终得到的 `grouped` 数据框中，每个分组的第五列和大于100。

绘制下列代码按月份划分的销售量饼图data_month = data.groupby(['月份','货品'])['数量'].sum().unstack() data_month

好的，您可以使用以下代码来绘制按月份划分的销售量饼图：

import matplotlib.pyplot as plt

data_month = data.groupby(['月份','货品'])['数量'].sum().unstack()

fig, axs = plt.subplots(nrows=len(data_month.index), figsize=(8, 12))

for i, (month, values) in enumerate(data_month.iterrows()):
    axs[i].pie(values, labels=values.index, autopct='%1.1f%%')
    axs[i].set_title(f"Month {month}")

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码首先通过 `groupby` 方法按照月份和货品对数据进行分组，并对数量进行求和，并使用 `unstack` 方法将数据转化为透视表形式。接着，我们使用 `subplot` 方法创建一个包含每个月份子图的画布，并在每个子图上绘制销售量饼图。最后，使用 `tight_layout` 方法调整子图排版，并使用 `show` 方法展示图形。