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

pm['weekday']=date_series.dt.weekday是什么意思

这行代码是将一个日期时间序列（date_series）中的日期转换为相应的星期几，然后将星期几的数字表示添加到一个名为 pm 的 Pandas DataFrame 中的新列（列名为 "weekday"）中。其中，星期一表示为 0，星期二表示为 1，以此类推，星期日表示为 6。这样做的目的可能是为了后续对数据进行基于星期几的分析或可视化。