plt.plot(monthly_mean.index, monthly_mean.values)

这行代码的作用是将上一行代码计算得到的每个月的评论得分平均值的结果进行可视化，通过使用Matplotlib库中的“plot”函数绘制一个折线图。其中，“monthly_mean.index”表示每个月份（也就是上一行代码中“month”列）的索引，而“monthly_mean.values”则表示每个月的平均评论得分的值。通过将这两个参数传递给“plot”函数，我们可以绘制一个折线图，其中横轴为月份，纵轴为平均得分。

相关问题

data_2021 = df[df['中标时间'].str.startswith('2021')] monthly_counts = data_2021.groupby(data_2021['中标时间'].str.slice(5, 7))['标段编号'].count() fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) ax.plot(monthly_counts.index, monthly_counts.values, marker="D") ax.set_xlabel("Month") ax.set_ylabel("Number of Sections") ax.set_title("Monthly Section Counts in 2021") ax.set_xticks(list(range(0, 12))) ax.set_xticklabels(["Jan.", "Feb.", "Mar.", "Apr.", "May", "Jun.", "Jul.", "Aug.", "Sep.", "Oct.", "Nov.", "Dec."]) ax.spines["right"].set_visible(False) ax.spines["top"].set_visible(False) ax.grid(True, axis="y", linestyle="--") for i in range(len(monthly_counts)): ax.text(monthly_counts.index[i], monthly_counts.values[i], f"{monthly_counts.values[i]}", ha="center", va="bottom") ax.plot(monthly_counts.index[i], monthly_counts.values[i], marker="D", markersize=8, color="#D35368") plt.show()

这段代码是用于数据可视化的，主要作用是绘制2021年每个月的标段数量的折线图。首先，通过筛选数据得到2021年的数据；然后，使用groupby方法按月份进行分组，并计算每个月的标段数量；接着，使用matplotlib库绘制折线图，并设置x轴、y轴标签、标题等；最后，使用for循环和text方法在每个数据点上添加文本标签。

上文代码#可视化库 import matplotlib.pyplot as plt #魔法函数，显示图像 %matplotlib inline # 将日期列转换为 datetime 格式 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'], format='%Y-%m-%d') # 提取出年和月信息 data['年'] = data['日期'].dt.year data['月'] = data['日期'].dt.month # 查询广州和北京2月份的数据 Guangzhou_data = data.query('省 == "广州省" and 月 == 2') Beijing_data = data.query('省 == "北京市" and 月 == 2') # 按年和月分组计算平均气温 Guangzhou_mean = Guangzhou_data.groupby(['年', '月'])['平均气温'].mean().values Beijing_mean = Beijing_data.groupby(['年', '月'])['平均气温'].mean().values # 绘制折线图 plt.plot(range(1995, 2020), Guangzhou_mean, label='广州省') plt.plot(range(1995, 2020), Beijing_mean, label='北京市') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Average Temperature (°C)') plt.title('Monthly Average Temperature in February') plt.legend() plt.show()

这个错误表明你的 `Beijing_mean` 数组的长度为 0，即没有数据。这可能是因为你的 `Beijing_data` 数据框中并没有包含北京市的2月份数据。

请检查以下几点：

- 确认你的数据文件中包含了北京市的2月份数据，并且数据格式正确。
- 确认你的查询条件 `'省 == "北京市" and 月 == 2'` 确实能够筛选出北京市的2月份数据。你可以使用 `Beijing_data.shape` 查看 `Beijing_data` 数据框的行数和列数来确保它包含了你需要的数据。
- 如果你使用的是 Jupyter Notebook，你可以尝试重新运行所有的代码，并检查是否有任何错误或警告信息输出。

如果你仍然无法解决问题，请提供更多的上下文和代码，我可以帮你更好地解决问题。