matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.style']='italic' seasonDf=data.pivot_table(index=['Income Classification'],columns=['LDC'],values=['Wasting']) seasonDf.plot(linestyle='dashed', marker='o') plt.legend(['spring','summer','fall','winter']) plt.title('人数变化折线图') plt.show()

这段代码使用了`pivot_table`函数创建了一个新的DataFrame `seasonDf`，然后使用该DataFrame绘制了折线图。让我来解释一下您的代码：

- `matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'`：设置字体家族为"SimHei"，这是一个中文字体，用于支持中文显示。
- `matplotlib.rcParams['font.style']='italic'`：设置字体样式为斜体。

然后，您使用`pivot_table`函数创建了一个新的DataFrame `seasonDf`，它是根据`data` DataFrame中的'Income Classification'和'LDC'列进行数据透视得到的。`pivot_table`函数的参数说明如下：

- `index=['Income Classification']`：指定透视表的行索引为'Income Classification'列。
- `columns=['LDC']`：指定透视表的列索引为'LDC'列。
- `values=['Wasting']`：指定透视表的值为'Wasting'列。

接下来，使用`seasonDf.plot`函数绘制折线图。该函数默认将DataFrame的每一列作为一个折线进行绘制。在这里，您可以通过设置不同的参数来自定义折线图的样式。

- `linestyle='dashed'`：设置折线的线型为虚线。
- `marker='o'`：设置折线上数据点的标记形状为圆圈。

然后，使用`plt.legend`函数设置图例，其中包含四个标签：'spring'、'summer'、'fall'和'winter'。
接着，使用`plt.title`函数设置图表的标题为'人数变化折线图'。

最后，使用`plt.show()`显示图形。

请注意，为了运行这段代码，您需要确保已经导入了必要的库，并且已经正确加载了数据。如果遇到任何错误，请提供详细的错误消息以便我能够更好地帮助您解决问题。