bar= data['问题标题'].value_counts().head(10) labels = bar.index sns.barplot(bar.values, labels)# plt.xlabel('频数') plt.ylabel('问题标题') plt.title('不同问题标题下Top10频数柱形图') for x,y in enumerate(bar.values): plt.text(y+0.2,x,'%s' %y,va='center') plt.show()
时间: 2023-08-21 16:03:36 浏览: 56
这是一段 Python 代码,它使用了 Matplotlib 库和 Seaborn 库来绘制柱状图。具体来说,代码中的 `data` 是一个 Pandas DataFrame 对象,它包含了你要统计的数据。`data['问题标题'].value_counts()` 统计了 DataFrame 中列名为 "`问题标题`" 的列中每个值出现的频数,`.head(10)` 取出前 10 个频数最高的值。然后,使用 Seaborn 库中的 `sns.barplot()` 函数来绘制柱状图,其中 `bar.values` 是频数的值列表,`labels` 是频数对应的标签列表(这里是问题标题)。接着,使用 Matplotlib 库中的 `plt.text()` 函数在柱状图上方显示频数,并使用 `plt.title()`、`plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数添加标题和坐标轴标签。最后,使用 `plt.show()` 函数显示图形。
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df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index()
这是一个对DataFrame中的一个列进行统计的操作。根据代码的意思,`unique.city`是一个DataFrame中的一个列,`value_counts()`函数用于统计该列中每个元素出现的次数,并返回一个Series,然后通过`reset_index()`函数将Series转换为DataFrame。最终的结果是一个新的DataFrame `df_count_city`,其中包含两列:`index`列和`city`列,`index`列存储每个城市的名称,`city`列存储对应城市出现的次数。
df_count_city=unique.city.value_counts().reset_index() 的含义
这段代码的含义是计算数据集中每个城市出现的次数,并将结果存储在一个新的数据框中。首先,`unique.city` 是一个Series对象,它包含数据集中的城市列的唯一值。然后,`value_counts()` 方法会计算每个唯一值出现的次数,并返回一个新的Series对象,其中索引是城市名,值是对应城市出现的次数。最后,`reset_index()` 方法将Series转换为DataFrame,并将索引重置为默认的数字索引,生成一个包含城市和对应出现次数的两列数据框 `df_count_city`。