groups_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"]) #数据分组、数据运算和聚合 mean_unitprice = groups_unitprice_area.mean() mean_unitprice.index.name = "" fig = plt.figure(figsize=(12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylabel("单价(元/平米)",fontsize=14) ax.set_title("各区域二手房平均单价",fontsize=18) jzmj_result.plot(kind="bar", ax=ax, fontsize=12)如何让横坐标显示为各区域名称

要让横坐标显示为各区域名称，可以在绘图之前进行设置。你可以使用`ax.set_xticklabels()`函数来设置横坐标的标签。

在你的代码中，可以在`jzmj_result.plot(kind="bar", ax=ax, fontsize=12)`之前添加以下代码来设置横坐标的标签：

ax.set_xticklabels(mean_unitprice.index, rotation=45)

这里的`mean_unitprice.index`表示使用`mean_unitprice`的索引作为横坐标的标签。`rotation=45`表示将标签旋转45度，这样可以防止标签重叠。

完整的代码如下：

groups_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"])    #数据分组、数据运算和聚合
mean_unitprice = groups_unitprice_area.mean()
mean_unitprice.index.name = ""

fig = plt.figure(figsize=(12,7))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_ylabel("单价(元/平米)",fontsize=14)
ax.set_title("各区域二手房平均单价",fontsize=18)

ax.set_xticklabels(mean_unitprice.index, rotation=45)
mean_unitprice.plot(kind="bar", ax=ax, fontsize=12)

这样，横坐标就会显示为各区域名称，并且以45度的角度旋转，避免标签重叠。