data=data.pivot_table(index='Year', values=['JP_Sales','EU_Sales', 'NA_Sales','Global_Sales'], aggfunc=np.sum) #计算比例 data['NA_prop']=data['NA_Sales']/data['Global_Sales'] data['JP_prop']=data['JP_Sales']/data['Global_Sales'] data['EU_prop']=data['EU_Sales']/data['Global_Sales'] f,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) index=np.arange(len(data)) minColor = (117/256,79/256,68/256) midColor = (236/256,115/256,87/256) maxColor = (253/256,214/256,146/256) plt.bar(index,data.NA_prop,color=minColor) plt.bar( index,data.JP_prop, bottom=data.NA_prop, #通过bottom来设置这个柱子距离底部的高度 color=midColor ) plt.bar( index,data.EU_prop, bottom=data.NA_prop, #通过bottom来设置这个柱子距离底部的高度 color=maxColor ) font={ 'family':'DejaVu Sans', 'weight':'normal', 'size':12 } plt.xticks(index,data.index,rotation=90) plt.title('The Proportion of Different Areas',font) plt.ylabel('Proportion',font) plt.legend(['NA_Sales','JP_Sales','EU_Sales'],loc='upper center',ncol=3,framealpha=0.6) plt.show()
时间: 2024-01-10 20:04:03 浏览: 27
这段代码用于绘制不同地区销售额占比的堆叠柱状图。下面是对代码的解释:
1. `data=data.pivot_table(index='Year', values=['JP_Sales','EU_Sales','NA_Sales','Global_Sales'], aggfunc=np.sum)`:这行代码使用`pivot_table`函数对数据进行透视,按年份(Year)对日本销售额(JP_Sales)、欧洲销售额(EU_Sales)、北美销售额(NA_Sales)和全球销售额(Global_Sales)进行分组,并计算每年的销售总额。
2. `data['NA_prop']=data['NA_Sales']/data['Global_Sales']`、`data['JP_prop']=data['JP_Sales']/data['Global_Sales']` 和 `data['EU_prop']=data['EU_Sales']/data['Global_Sales']`:这三行代码计算了每个地区销售额占全球销售额的比例。
3. `f,ax=plt.subplots(figsize=(12,8))`:这行代码创建一个大小为12x8英寸的图像。
4. `index=np.arange(len(data))`:这行代码创建一个包含数据长度的索引数组。
5. `minColor = (117/256,79/256,68/256)`、`midColor = (236/256,115/256,87/256)` 和 `maxColor = (253/256,214/256,146/256)`:这三行代码定义了三种颜色,分别表示不同地区的销售额。
6. `plt.bar(index,data.NA_prop,color=minColor)`、`plt.bar(index,data.JP_prop,bottom=data.NA_prop,color=midColor)` 和 `plt.bar(index,data.EU_prop,bottom=data.NA_prop,color=maxColor)`:这三行代码绘制了堆叠柱状图,分别表示北美销售额占比、日本销售额占比和欧洲销售额占比。通过设置`bottom`参数来设置每个柱子距离底部的高度。
7. `font={'family':'DejaVu Sans','weight':'normal','size':12}`:这行代码定义了字体的样式和大小。
8. `plt.xticks(index,data.index,rotation=90)`:这行代码设置x轴刻度的位置和标签,其中`data.index`为年份数据。
9. `plt.title('The Proportion of Different Areas',font)`:这行代码设置图像的标题。
10. `plt.ylabel('Proportion',font)`:这行代码设置y轴的标签。
11. `plt.legend(['NA_Sales','JP_Sales','EU_Sales'],loc='upper center',ncol=3,framealpha=0.6)`:这行代码添加图例,表示不同地区的销售额。
12. `plt.show()`:这行代码显示绘制的堆叠柱状图。
通过这段代码,可以比较不同地区销售额在全球销售额中的占比,进一步分析各地区销售情况和趋势。
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