def create_votes_bar(self): score_df = self.secondhandhouse_df.sort_values(by="评分", ascending=True)[-10:] # print(score_df['评分'].replace("分","").replace("NONE",'0')) # print(score) bar = ( Bar() .add_xaxis(score_df['小区名'].values.tolist()) .add_yaxis("评分", score_df["评分"].values.tolist()) .reversal_axis() .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="小区评分前十"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='分数'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='小区名'), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='top')) ) return bar这段代码的含义

这段代码实现了一个小区评分前十名的柱状图。

首先，将数据按照评分从小到大排序，并取出评分最高的前十个小区；

然后使用 Pyecharts 中的 Bar 类创建柱状图，其中：

- 使用 add_xaxis() 方法设置 X 轴数据，即前十个小区的名称；
- 使用 add_yaxis() 方法设置 Y 轴数据，即前十个小区的评分；
- 使用 reversal_axis() 方法将 X 轴与 Y 轴交换，使柱状图变为水平方向；
- 使用 set_global_opts() 方法设置全局配置，包括标题、X 轴名称、Y 轴名称等；
- 使用 set_series_opts() 方法设置系列配置，包括标签位置等。

最后将柱状图返回。

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def create_popularity_recommendation(train_data,user_id,item_id): train_data_grouped = train_data.groupby([item_id]).agg({user_id:'count'}).reset_index() train_data_grouped.rename(columns = {user_id:'score'},inplace=True) train_data_sort = train_data_grouped.sort_values(['score',item_id], ascending = [0,1]) train_data_sort['Rank'] = train_data_sort['score'].rank(ascending=0, method='first') popularity_recommentation = train_data_sort.head(20) return popularity_recommentation

这是一个基于流行度的推荐算法函数，使用给定的训练数据（train_data）和用户ID（user_id）、物品ID（item_id），返回一份表示最受欢迎的推荐（popularity recommendation）的数据表。首先，将训练数据按照物品ID分组，计算每个物品ID对应的用户数量并按照数量进行降序排列，然后根据排名生成推荐结果，最后返回前20个结果。

def query(request): try: context = { 'segment': 'index' } goodss = [] good = {} # crawl(keyword) df = pd.read_csv('res2.csv',header=None) thread_num = request.GET.get('sort') query = request.GET.get('query') print(thread_num) if not query =='': df = df.loc[df[2].str.contains(query)] if thread_num == 'value_up': df = df.sort_values(by = [1],ascending=False) elif thread_num == 'value_down': df = df.sort_values(by = [1],ascending=True) elif thread_num == 'title': df = df.sort_values(by = [2],ascending=True) for data in df.values.tolist(): good['price'] = data[1] good['store'] = data[3] good['title'] = data[2] good['platform'] = '京东' good['pic_url'] = 'https://www.baidu.com' goodss.append(copy.copy(good))

这是一个 Python 的 Django 框架的视图函数，用于处理用户的查询请求。函数首先将一个空的列表 `goodss` 和一个空的字典 `good` 初始化。然后从文件 'res2.csv' 中读取数据，将用户查询的关键词 `query` 和排序方式 `thread_num` 获取到。如果用户有输入查询关键词，则使用 Pandas 库对数据进行筛选，只保留包含查询关键词的行。根据用户选择的排序方式，使用 Pandas 库对数据进行排序。最后将每一行数据封装成一个字典 `good`，并将该字典拷贝到列表 `goodss` 中，最终将 `goodss` 列表作为上下文参数传递给模板进行渲染。