data=Genre_data_NA Genre_name = data._stat_axis.values.tolist()

这段代码将之前计算得到的北美地区不同游戏类型销售额的数据存储在变量`data`中，并将游戏类型的名称存储在变量`Genre_name`中。

1. `data=Genre_data_NA`：这行代码将之前计算得到的北美地区不同游戏类型销售额的数据存储在变量`data`中。这个数据包含了游戏类型和对应的销售额。

2. `Genre_name = data._stat_axis.values.tolist()`：这行代码通过访问`data`对象的`_stat_axis`属性，获取游戏类型的标签，并将其转换为列表形式存储在变量`Genre_name`中。这样可以方便后续使用游戏类型的名称进行数据分析和可视化。

相关问题

Genre_data_NA = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='NA_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('NA_Sales',ascending=False) Genre_data_EU =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='EU_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('EU_Sales',ascending=False) Genre_data_JP = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False) Genre_data_Other =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='Other_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Other_Sales',ascending=False) Genre_data_NA # Genre_data_DF = pd.concat([Genre_data_NA,Genre_data_EU,Genre_data_JP,Genre_data_Other],axis = 1) data=Genre_data_NA Genre_name = data._stat_axis.values.tolist() # explodes=[0.1,0.1,0.1,0.1] plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(2,2,1) plt.pie(x=Genre_data_NA,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("北美地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,2) plt.pie(x=Genre_data_EU,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("欧洲地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,3) plt.pie(x=Genre_data_JP,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("日本地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,4) plt.pie(x=Genre_data_Other,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("其它地区的不同类型游戏销售额") plt.show()

这段代码使用了 `pandas` 和 `matplotlib` 来创建一个包含四个子图的图表，用于可视化同地区（北美、欧洲日本和其他地区）的游戏销售额按游戏类型进行的分布情况。

首先，通过 `data.pivot_table()` 创建了四个数据表格 `Genre_data_NA`、`Genre_data_EU`、`Genre_data_JP` 和 `Genre_data_Other`，分别代表北美、欧洲、日本和其他地区的不同游戏类型的销售额。

然后，通过 `data._stat_axis.values.tolist()` 获取游戏类型的名称，并存储在变量 `Genre_name` 中。

接下来，使用 `plt.figure(figsize=(10,10))` 创建一个大小为 10x10 的图表。

然后，使用 `plt.subplot(2,2,1)` 创建第一个子图，并设置其位置为 2x2 的矩阵中的第一个位置。

通过 `plt.pie()` 绘制饼图。通过 `x=Genre_data_NA` 将销售额作为饼图的值，通过 `labels=Genre_name` 将游戏类型作为饼图的标签，通过 `autopct="%0.1f%%"` 设置百分比显示格式，通过 `shadow=True` 添加阴影效果。

使用 `plt.title()` 设置第一个子图的标题为 "北美地区的不同类型游戏销售额"。

接下来，重复上述步骤，在不同的位置创建剩下的三个子图，并设置标题为 "欧洲地区的不同类型游戏销售额"、"日本地区的不同类型游戏销售额"、"其他地区的不同类型游戏销售额"。

最后一行的 `plt.show()` 用于显示图表。

Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre) Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False)

这段代码执行了两个操作：

1. `Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform, data.Genre)`：它使用 `pd.crosstab()` 函数创建了一个交叉表，用于统计不同平台（Platform）和不同类型（Genre）的游戏的数量。它会计算每个平台上每种类型的游戏的数量，并将结果存储在 `Plat_Genre` 变量中。

2. `Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending=False)`：它计算了每个平台上游戏的总数量，并按降序对结果进行排序。`sum(axis=1)` 表示沿着行的方向（即每个平台）对数量进行求和，然后 `sort_values(ascending=False)` 将结果按降序排序。最终，结果保存在 `Plat_Genre_sum` 变量中。