weekday_df.plot(x="week", y="count", kind="bar", rot=0, stacked=True)是什么

`weekday_df.plot(x="week", y="count", kind="bar", rot=0, stacked=True)` 是使用 Pandas 库和 Matplotlib 库绘制堆叠柱状图的操作。

具体来说，`weekday_df.plot()` 是 Pandas 库中 DataFrame 对象的一个方法，用于绘制不同类型的图形，包括柱状图。它接受多个参数来指定绘图的各种属性。

- `x="week"` 表示在柱状图的 x 轴上显示 "week" 列的数据。
- `y="count"` 表示将 "count" 列的数据用作柱状图的高度。
- `kind="bar"` 表示绘制柱状图。通过设置 `kind` 参数为 "bar"，我们可以指定要绘制的图形类型为柱状图。
- `rot=0` 表示不旋转 x 轴上的刻度标签。在这个例子中，刻度标签的文字将水平显示。
- `stacked=True` 表示将不同的柱状图堆叠在一起。当设置 `stacked` 参数为 True 时，每个 x 值对应的多个 y 值会被堆叠在一起，形成堆叠柱状图。

通过执行 `weekday_df.plot(x="week", y="count", kind="bar", rot=0, stacked=True)`，我们将会根据 DataFrame 中的数据绘制一个堆叠柱状图，并根据指定的参数设置来进行样式调整。

需要注意的是，在执行这段代码之前，我们需要先导入 Pandas 库并将其命名为 `pd`，以及导入 Matplotlib 库并将其命名为 `plt`。

相关问题

for date in date_history.date: week_day = date.weekday() # 获取星期几，0 表示星期一，6 表示星期日 sum_week.append(week_day) week_list = [] for i, num in enumerate(sum_week): if num == 6: week_list.append(i) forecast_time_obj_week = forecast_time_obj.weekday() # 判断预测的值是否周末 if forecast_time_obj_week == 6: # 判断是否是周日，0代表周一，6代表周日 pre_true_24hour = dataset_history[(week_list[-1] - 95): (week_list[-1] + 1)] else: pre_true_24hour = pre_true 优化代码

可以考虑使用列表解析式来代替循环生成 sum_week 列表，代码如下：

sum_week = [date.weekday() for date in date_history.date]

同时，可以使用列表的 index 方法来查找 sum_week 列表中所有 6 的位置，代码如下：

week_list = [i for i, num in enumerate(sum_week) if num == 6]

这样可以避免使用循环生成 week_list 列表。另外，可以将判断是否是周日的代码提取出来，避免在判断是否是周日时重复计算，代码如下：

if forecast_time_obj_week == 6:  # 判断是否是周日，0代表周一，6代表周日
    pre_true_24hour = dataset_history[(week_list[-1] - 95): (week_list[-1] + 1)]
else:
    pre_true_24hour = pre_true

forecast_time_obj_week = forecast_time_obj.weekday() # 判断预测的值是否周末 if forecast_time_obj_week == 6: # 判断是否是周日，0代表周一，6代表周日 pre_true_24hour = dataset_history[(week_list[-1] - 95): (week_list[-1] + 1)] else: pre_true_24hour = pre_true 代码优化

可以将判断周末的部分代码进行简化，如下所示：

if forecast_time_obj.weekday() == 6:  # 判断是否是周日，0代表周一，6代表周日
    pre_true_24hour = dataset_history[(week_list[-1] - 95): (week_list[-1] + 1)]
else:
    pre_true_24hour = pre_true

这样可以省去中间变量`forecast_time_obj_week`的定义，使代码更加简洁。另外，如果`week_list`是一个变量，可以对其进行判断是否为空，以避免出现`IndexError`的情况。