具体解释一下这一句industry_pcts = industry_lsr.groupby('industry').apply(lambda x: x.sum() / total_lsr)
时间: 2024-03-28 15:38:56 浏览: 14
这句代码中,首先使用了 pandas 库中的 groupby() 方法按照 'industry' 列对 DataFrame 对象 industry_lsr 进行分组操作,得到了一个以 'industry' 为索引的 DataFrameGroupBy 对象,然后使用 apply() 方法对每个分组进行操作。在 apply() 方法中,传入了一个 lambda 函数,该函数将每个分组内的数据进行求和,再除以总的数据量 total_lsr,得到了每个行业的占比。最终得到的结果是一个以 'industry' 列为索引,以每个行业的占比为值的 DataFrame 对象 industry_pcts。
相关问题
帮我改进这个代码,让生成的饼图尺寸更大:# 定义一个函数,用于提取行业代码的第一个字母 def get_industry(x): return x[0] # 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列 df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_industry) # 计算各行业的占比 industry_counts = df['industry'].value_counts() industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum() # 绘制饼图 plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.show()
你可以在绘制饼图前设置 figure 的大小,如下所示:
```
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义一个函数,用于提取行业代码的第一个字母
def get_industry(x):
return x[0]
# 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列
df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_industry)
# 计算各行业的占比
industry_counts = df['industry'].value_counts()
industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum()
# 设置 figure 的大小
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
# 绘制饼图
ax.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%')
ax.axis('equal')
plt.show()
```
这样可以将饼图的尺寸调大,可以根据需要调整 figsize 的大小。
帮我改进这个代码,展示各行业LSR平均值比例饼图:#3 # 定义一个函数,用于提取行业代码的第一个字母 def get_industry(x): return x[0] # 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列 df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_industry) # 计算各行业的占比 industry_counts = df['industry'].value_counts() industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum() # 设置 figure 的大小 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) # 绘制饼图 plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.title('各行业') plt.show()
这段代码看起来已经很不错了,我只能提供一些细微的建议来改进它:
1. 首先,这段代码中的行业代码列的名称为'行业代码',建议更改为英文名称,例如'industry_code',以使代码更易读。
2. 在这个函数中,我们只需要返回第一个字母,但是现在它返回了整个字符串,因此建议更改函数的名称为'get_first_letter',并修改其实现方式,只返回第一个字母,如下所示:
def get_first_letter(x):
return x[0]
3. 这段代码中使用了matplotlib库绘制饼图,如果您使用的是Jupyter Notebook,则建议添加以下代码以使图表内联:
%matplotlib inline
4. 在绘制饼图之前,建议对行业占比数据进行排序,以使图表更易读。您可以使用以下代码:
industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum()
industry_pcts = industry_pcts.sort_values(ascending=False)
这将按降序对行业占比进行排序。
5. 最后,如果您希望图表更具可读性,建议添加图例。您可以使用以下代码:
plt.legend(title='Industries', loc='best')
它将为每个行业代码添加一个标签。您还可以使用其他参数自定义图例的字体大小、颜色等。
综上所述,这是改进后的代码:
# 定义一个函数,用于提取行业代码的第一个字母
def get_first_letter(x):
return x[0]
# 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列
df['industry'] = df['industry_code'].apply(get_first_letter)
# 计算各行业的占比并按降序排序
industry_counts = df['industry'].value_counts()
industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum()
industry_pcts = industry_pcts.sort_values(ascending=False)
# 设置 figure 的大小
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
# 绘制饼图
plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('各行业')
# 添加图例
plt.legend(title='Industries', loc='best')
# 显示图表
plt.show()