from pyecharts.charts import Map data=data3.apply(lambda x:tuple(x),axis=1).values.tolist() map_v = (Map() .add(series_name="",data_pair=data, maptype="world",is_map_symbol_show=False) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全球订单销量均值分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130,is_piecewise=True), ) ) map_v.render_notebook()加上注释

这段代码使用了 Python 中的 pyecharts 库，用于绘制地图可视化。

首先通过 apply 函数将数据转换为列表形式，然后使用 Map 类创建地图对象 map_v。add() 方法用来添加数据，其中 series_name 用于指定系列名称，data_pair 用于指定数据，maptype 用于指定地图类型，is_map_symbol_show 用于隐藏地图上的标记。

set_series_opts() 用于设置系列选项，is_show=False 表示不显示标签。set_global_opts() 用于设置全局选项，title_opts 表示设置标题，visualmap_opts 表示设置视觉映射选项，max_ 表示最大值，is_piecewise 表示是否分段显示。

最后使用 render_notebook() 方法将地图渲染到 Jupyter Notebook 中。

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from pyecharts.charts import Map data=data3.apply(lambda x:tuple(x),axis=1).values.tolist() map_v = (Map() .add(series_name="",data_pair=data, maptype="world",is_map_symbol_show=False) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全球订单销量均值分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130,is_piecewise=True), ) )加上#的注释

这段代码使用了 Python 中的 pyecharts 库，用于绘制地图可视化。

首先通过 apply 函数将数据转换为列表形式，然后使用 Map 类创建地图对象 map_v。

from pyecharts.charts import Map 
data=data3.apply(lambda x:tuple(x),axis=1).values.tolist() 
map_v = (Map() 
    # 添加数据
    .add(series_name="",data_pair=data, maptype="world",is_map_symbol_show=False) 
    # 设置系列选项
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 
    # 设置全局选项
    .set_global_opts( 
        title_opts=opts.TitleOpts(title="全球订单销量均值分布"), 
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130,is_piecewise=True), 
    ) 
)

在 add() 方法中，series_name 用于指定系列名称，这里为空字符串；data_pair 用于指定数据，这里通过 apply 函数转换后得到；maptype 用于指定地图类型，这里是世界地图；is_map_symbol_show 用于隐藏地图上的标记。

在 set_series_opts() 中，label_opts 用于设置标签选项，这里 is_show=False 表示不显示标签。

在 set_global_opts() 中，title_opts 表示设置标题选项，这里 title="全球订单销量均值分布" 表示设置标题为全球订单销量均值分布；visualmap_opts 表示设置视觉映射选项，这里 max_=130 表示最大值为 130，is_piecewise=True 表示分段显示。

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker data = pd.read_csv('data.csv') data['全球票房'] = data['全球票房'].str[:-1] data['全球票房'] = data['全球票房'].str.replace(',', '') def to_million(x): dollar = round(float(x)/100000000,2) return dollar data['票房（亿元）'] = data['全球票房'].map(to_million) df1 = data.groupby('上映').sum()['票房（亿元）'] bar = Bar() bar.add_xaxis(df1.index.tolist()) bar.add_yaxis("总票房(亿元)",df1.tolist()) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各个年份的总票房", subtitle="亿元")) bar.render_notebook()得出的柱状图结果中有的数字小数点有七 八位，请修改代码，将所得的数据以保留四位小数点的形式在图上显示

可以在添加y轴数据时，使用round()函数将数据保留四位小数点。修改后的代码如下：

from pyecharts import options as opts 
from pyecharts.charts import Bar 
from pyecharts.faker import Faker 
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
data['全球票房'] = data['全球票房'].str[:-1]
data['全球票房'] = data['全球票房'].str.replace(',', '')

def to_million(x):
    dollar = round(float(x)/100000000,2)
    return dollar

data['票房（亿元）'] = data['全球票房'].map(to_million)
df1 = data.groupby('上映').sum()['票房（亿元）']

# 将y轴数据保留四位小数点
y_data = [round(i, 4) for i in df1.tolist()]

bar = Bar()
bar.add_xaxis(df1.index.tolist())
bar.add_yaxis("总票房(亿元)", y_data)
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各个年份的总票房", subtitle="亿元"))
bar.render_notebook()