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()

这段代码用于绘制不同地区（北美、欧洲、日本和其他地区）的游戏销售额占比的饼图。下面是对代码的解释：

1. `Genre_data_NA = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='NA_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('NA_Sales',ascending=False)`：这行代码使用`pivot_table`函数创建一个数据透视表，按照游戏类型（Genre）对北美地区的销售额（NA_Sales）进行分组，并计算每种类型游戏的销售总额，然后按降序排列。

2. `Genre_data_EU =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='EU_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('EU_Sales',ascending=False)`：这行代码同样使用`pivot_table`函数创建一个数据透视表，按照游戏类型对欧洲地区的销售额进行分组，并计算每种类型游戏的销售总额，然后按降序排列。

3. `Genre_data_JP = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False)` 和 `Genre_data_Other =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='Other_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Other_Sales',ascending=False)`：这两行代码分别创建了针对日本地区和其他地区的数据透视表，计算每种类型游戏在不同地区的销售总额。

4. `plt.figure(figsize=(10,10))`：这行代码创建一个大小为10x10英寸的画布。

5. `plt.subplot(2,2,1)` 到 `plt.subplot(2,2,4)`：这四行代码分别创建了一个包含四个子图的图像，每个子图对应一个地区的销售额占比饼图。

6. `plt.pie(x=Genre_data_NA,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True)` 到 `plt.pie(x=Genre_data_Other,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True)`：这四行代码使用`pie`函数绘制饼图，其中x参数为销售额数据，labels参数为游戏类型的名称，autopct参数为饼图上显示的百分比格式，shadow参数为是否显示阴影效果。

7. `plt.title("北美地区的不同类型游戏销售额")` 到 `plt.title("其它地区的不同类型游戏销售额")`：这四行代码分别设置四个子图的标题。

8. `plt.show()`：这行代码显示绘制的饼图。

通过这段代码，可以对比不同地区的游戏销售额占比情况，进一步分析各地区的游戏市场偏好和销售趋势。

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。