分析下列代码：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") year_count = data.groupby(by="年份")["年份"].count() data['年份'] = pd.to_numeric(data['年份'], errors='coerce') plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot(year_count.index, year_count.values) plt.title("电影年份发展折线图") plt.xlabel("年份") plt.ylabel("数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False year_count = data['国家'].value_counts() plt.bar(year_count.index, year_count.values) plt.title("各个国家电影数量") plt.xlabel("国家") plt.ylabel("电影数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False type_count = data["类型"].value_counts() plt.pie(type_count,labels=type_count.index,pctdistance=0.8,autopct='%1.1f%%',explode=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.01]) plt.figure(figsize=(20,6.5)) plt.title("电影主要类型分布图") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") scores = data["排名"].values votes = data["评价人数"].values plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.scatter(scores, votes) plt.title("排名与评价人数散点图") plt.xlabel("排名") plt.ylabel("评价人数") plt.show()

这段代码主要是用来对爬取到的电影数据进行数据可视化的处理。在代码中使用了 pandas 库对 Excel 数据进行读取和处理，使用了 matplotlib 库来绘制各种图表。

第一个代码块绘制了电影年份的发展折线图，其中先对年份进行了分组统计，然后使用 plot 函数将结果绘制出来。

第二个代码块绘制了各个国家电影数量的柱状图，其中使用了 value_counts 函数对国家进行统计，然后使用 bar 函数将结果绘制出来。

第三个代码块绘制了电影主要类型分布的饼图，其中使用了 value_counts 函数对电影类型进行统计，然后使用 pie 函数将结果绘制出来。

第四个代码块绘制了排名与评价人数的散点图，其中使用了 scatter 函数将排名和评价人数进行散点绘制。

相关问题

import tkinter as tk import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg import os class ExcelPlotter(tk.Frame): def init(self, master=None): super().init(master) self.master = master self.master.title("图方便") self.file_label = tk.Label(master=self, text="Excel File Path:") self.file_label.grid(row=0, column=0, sticky="w") self.file_entry = tk.Entry(master=self) self.file_entry.grid(row=0, column=1, columnspan=2, sticky="we") self.file_button = tk.Button(master=self, text="Open", command=self.open_file) self.file_button.grid(row=0, column=3, sticky="e") self.plot_button = tk.Button(master=self, text="Plot", command=self.plot_data) self.plot_button.grid(row=1, column=2, sticky="we") self.name_label = tk.Label(master=self, text="Out Image Name:") self.name_label.grid(row=2, column=0, sticky="w") self.name_entry = tk.Entry(master=self) self.name_entry.grid(row=2, column=1, columnspan=2, sticky="we") self.save_button = tk.Button(master=self, text="Save", command=self.save_image) self.save_button.grid(row=2, column=3, sticky="e") self.figure = plt.figure(figsize=(5, 4), dpi=150) self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.figure, master=self) self.canvas.get_tk_widget().grid(row=4, column=0, columnspan=4, sticky="we") self.pack() def open_file(self): file_path = tk.filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Excel Files", "*.xls")]) self.file_entry.delete(0, tk.END) self.file_entry.insert(tk.END, file_path) def plot_data(self): file_path = self.file_entry.get() if os.path.exists(file_path): data = pd.read_excel(file_path) plt.plot(data['波长(nm)'], data['吸光度'], 'k') plt.xlim(300, 1000) plt.xlabel('Wavelength(nm)', fontsize=16) plt.ylabel('Abs.', fontsize=16) plt.gcf().subplots_adjust(left=0.13, top=0.91, bottom=0.16) plt.savefig('Last Fig', dpi=1000) plt.show() def save_image(self): if self.figure: file_path = tk.filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".png") if file_path: self.figure.savefig(file_path) root = tk.Tk() app = ExcelPlotter(master=root) app.mainloop()帮我增加一个删除当前图像的功能

好的，您可以在 `ExcelPlotter` 类中添加一个名为 `delete_image` 的方法，实现删除当前图像的功能。可以在该方法中调用 `self.figure.clf()` 清空当前图像，然后在界面上更新显示。下面是修改后的代码：

import tkinter as tk 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg 
import os 

class ExcelPlotter(tk.Frame): 
    def __init__(self, master=None): 
        super().__init__(master) 
        self.master = master 
        self.master.title("图方便") 
        self.file_label = tk.Label(master=self, text="Excel File Path:") 
        self.file_label.grid(row=0, column=0, sticky="w") 
        self.file_entry = tk.Entry(master=self) 
        self.file_entry.grid(row=0, column=1, columnspan=2, sticky="we") 
        self.file_button = tk.Button(master=self, text="Open", command=self.open_file) 
        self.file_button.grid(row=0, column=3, sticky="e") 
        self.plot_button = tk.Button(master=self, text="Plot", command=self.plot_data) 
        self.plot_button.grid(row=1, column=2, sticky="we")
        self.delete_button = tk.Button(master=self, text="Delete", command=self.delete_image)
        self.delete_button.grid(row=1, column=3, sticky="e") 
        self.name_label = tk.Label(master=self, text="Out Image Name:") 
        self.name_label.grid(row=2, column=0, sticky="w") 
        self.name_entry = tk.Entry(master=self) 
        self.name_entry.grid(row=2, column=1, columnspan=2, sticky="we") 
        self.save_button = tk.Button(master=self, text="Save", command=self.save_image) 
        self.save_button.grid(row=2, column=3, sticky="e") 
        self.figure = plt.figure(figsize=(5, 4), dpi=150) 
        self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.figure, master=self) 
        self.canvas.get_tk_widget().grid(row=4, column=0, columnspan=4, sticky="we") 
        self.pack() 

    def open_file(self): 
        file_path = tk.filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Excel Files", "*.xls")]) 
        self.file_entry.delete(0, tk.END) 
        self.file_entry.insert(tk.END, file_path) 

    def plot_data(self): 
        file_path = self.file_entry.get() 
        if os.path.exists(file_path): 
            data = pd.read_excel(file_path) 
            plt.plot(data['波长(nm)'], data['吸光度'], 'k') 
            plt.xlim(300, 1000) 
            plt.xlabel('Wavelength(nm)', fontsize=16) 
            plt.ylabel('Abs.', fontsize=16) 
            plt.gcf().subplots_adjust(left=0.13, top=0.91, bottom=0.16) 
            plt.show() 

    def delete_image(self):
        if self.figure:
            self.figure.clf()
            self.canvas.draw()

    def save_image(self): 
        if self.figure: 
            file_path = tk.filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".png") 
            if file_path: 
                self.figure.savefig(file_path) 

root = tk.Tk() 
app = ExcelPlotter(master=root) 
app.mainloop()

在界面上添加了一个名为 `Delete` 的按钮，点击该按钮会调用 `delete_image` 方法。该方法会清空当前图像并在界面上更新显示。

这串代码结果显示Bar不是有效的plot kind，要如何改进。import pandas as pd data = pd.read_excel('titanic.xls') print(data.sex.unique()) data.loc[data['sex']=='male','sex']=0 data.loc[data['sex']=='female','sex']=1 survive_0 = data['survived'][data['sex']==0].value_counts() survive_1 = data['survived'][data['sex']==1].value_counts() data1 =pd.DataFrame({'获救': survive_1,'未获救': survive_0}) data1.plot(kind='Bar',stacked=True) plt.title('不同性别的获救比例')

把 `Bar` 改为 `bar` 即可，这个错误是因为大小写不匹配导致的。修改后的代码如下：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_excel('titanic.xls') 
print(data.sex.unique()) 
data.loc[data['sex']=='male','sex']=0 
data.loc[data['sex']=='female','sex']=1 

survive_0 = data['survived'][data['sex']==0].value_counts() 
survive_1 = data['survived'][data['sex']==1].value_counts() 

data1 = pd.DataFrame({'获救': survive_1,'未获救': survive_0}) 

data1.plot(kind='bar', stacked=True) 
plt.title('不同性别的获救比例')
plt.show()

注意最后需要加上 `plt.show()` 才能显示图像。