"""各区域二手房房源数量""" groups_area = df["id"].groupby(df["areaName"]) count_area = groups_area.count() count_area.index.name = "" fig = plt.figure(figsize=(12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylabel("房源数量(套)",fontsize=14) ax.set_title("各区域二手房房源数量",fontsize=18) count_area.sort_values().plot(kind="bar",fontsize=12) 步骤6:二手房单价Top20图 通过条形图查看二手房单价最高的20个房源。 参照下面的提示补全缺失的代码: # 仿照上面的语句,绘制二手房单价最高的20个房源水平柱状图

时间: 2023-11-08 18:05:53 浏览: 133
请将代码补充如下: ```python fig = plt.figure(figsize12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylabel("单价(元/平米)",fontsize=14) ax.set_title("二手房单价Top20",fontsize=18) df_sorted = df.sort_values(by="unitPriceValue", ascending=False) df_sorted[:20].plot(x="communityName", y="unitPriceValue", kind="barh", ax=ax, fontsize=12) ``` 这样就可以绘制二手房单价最高的20个房源的水平柱状图了。
相关问题

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)什么意思

这段代码的意思是,首先根据二手房的区域名称对二手房的单价进行分组,然后计算每个区域的平均单价。`df["unitPriceValue"]`表示选取DataFrame中的"unitPriceValue"列,`df["areaName"]`表示选取DataFrame中的"areaName"列。`groupby()`函数将根据"areaName"列的值进行分组,并返回一个GroupBy对象。然后,使用`mean()`函数计算每个区域的单价的平均值。最后,通过`index.name = ""`将索引的名称设置为空字符串。 接下来,创建一个图形对象(Figure)并设置图形的大小为12x7英寸。然后,添加一个子图(Subplot)到图形中,并设置y轴的标签为"单价(元/平米)",标题为"各区域二手房平均单价"。 最后一行代码是绘制各区域二手房平均单价的垂直柱状图。`mean_unitprice.plot(kind="bar", ax=ax, fontsize=12)`表示使用`plot()`函数绘制柱状图,参数`kind="bar"`表示绘制柱状图,`ax=ax`表示将图形绘制在之前创建的子图上,`fontsize=12`表示设置字体大小为12。

给我解释一下这些代码,并对用到的知识进行介绍 groups_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"]) mean_unitprice = groups_unitprice_area.mean() mean_unitprice.index.name = ""

这段代码主要是对一个DataFrame数据进行处理,实现了按照"areaName"分组,计算每组中"unitPriceValue"列的均值,并将结果保存在"mean_unitprice"这个Series对象中。具体解释如下: - df["unitPriceValue"]:表示从DataFrame数据中选取"unitPriceValue"这一列。 - df["areaName"]:表示从DataFrame数据中选取"areaName"这一列。 - groups_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"]):这一行代码实现了对DataFrame数据进行分组。使用"groupby"方法,按照"areaName"这一列对"unitPriceValue"这一列进行分组,将分组后的结果保存在"groups_unitprice_area"这个GroupBy对象中。 - mean_unitprice = groups_unitprice_area.mean():这一行代码实现了对每个分组计算"unitPriceValue"的均值。使用"mean"方法,对"groups_unitprice_area"进行计算,得到每个分组的"unitPriceValue"均值,并将结果保存在"mean_unitprice"这个Series对象中。 - mean_unitprice.index.name = "":这一行代码主要是为了美观,将"mean_unitprice"这个Series对象的索引名称设为空字符串。 涉及到的知识点包括:Pandas库中的DataFrame和Series数据结构、DataFrame的分组操作(groupby方法)、Series的统计计算方法(mean方法)以及Series的属性(index.name属性)。
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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] #用来正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #定义加载数据的文件名 filename = "../task/ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" #自定义数据的行列索引(行索引使用pd默认的,列索引使用自定义的) names = ["id","communityName","areaName","total","unitPriceValue", "fwhx","szlc","jzmj","hxjg","tnmj", "jzlx","fwcx","jzjg","zxqk","thbl", "pbdt","cqnx","gpsj","jyqs","scjy", "fwyt","fwnx","cqss","dyxx","fbbj", "aa","bb","cc","dd"] #自定义需要处理的缺失值标记列表 miss_value = ["null","暂无数据"] df = pd.read_csv(filename,header=None, skiprows=[0],names=names,na_values=miss_value) #绘制房屋户型占比情况 count_fwhx = df['fwhx'].value_counts()[:10] count_other_fwhx = pd.Series({"其他":df['fwhx'].value_counts()[10:].count()}) count_fwhx = count_fwhx.append(count_other_fwhx) fig = plt.figure(figsize=(9,9)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("二手房房屋户型占比情况",fontsize=18) pt = count_fwhx.plot(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12) 步骤2:二手房装修占比 通过饼图的方式对二手房的装修程度进行展示。 参照下面的提示补全缺失的代码: """房屋装修占比情况""" count_zxqk = df["zxqk"].value_counts() count_zxqk.name = "" fig = plt.figure(figsize=(9,9)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("二手房装修占比情况",fontsize=18) # 仿照前面的语句,绘制二手房装修占比情况饼图 ...(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12)

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <sqlMap> <select id="queryAreaCrops4List" parameterClass="commonj.sdo.DataObject" resultClass="commonj.sdo.DataObject" > select t.*,p.basename,c.cropsname,c.varieties,c.growthcycle,c.recoverycycle,gh.housename,ga.areaname,(case t.status when 1 then '种植中' else '已完成' end) as status_flag from zhnl_area_crops t LEFT JOIN zhnl_productionbase p on t.baseid = p.id LEFT JOIN zhnl_crops c on t.cropsid = c.id LEFT JOIN zhnl_greenhouse gh on t.greenhouseid = gh.id LEFT JOIN zhnl_greenhouse_area ga on t.areasid = ga.id where 1=1 <isNotNull prepend="and" property="basename"> p.basename like '%$basename$%' </isNotNull> <isNotNull prepend="and" property="housename"> gh.housename like '%$housename$%' </isNotNull> <isNotNull prepend="and" property="areaname"> ga.areaname like '%$areaname$%' </isNotNull> <isNotNull prepend="and" property="batchcode"> t.batchcode like '%$batchcode$%' </isNotNull> <isNotNull prepend="and" property="manageScope"> t.greenhouseid in ($manageScope$) </isNotNull> order by t.createtime desc </select> <select id="queryAreaCropsByAreaId" parameterClass="commonj.sdo.DataObject" resultClass="commonj.sdo.DataObject" > select t.*,c.cropsname,c.varieties from zhnl_area_crops t LEFT JOIN zhnl_crops c on t.cropsid = c.id where 1=1 and t.areasid= #areasid# and t.status = '1' </select> <update id="updateStatusByBatchcode" parameterClass="commonj.sdo.DataObject" > update zhnl_area_crops t set t.status = #status# where t.batchcode=#batchcode# </update> <update id="updateStateByBatchcode" parameterClass="commonj.sdo.DataObject" > update zhnl_area_crops t set t.state = #state# where t.batchcode=#batchcode# </update> <select id="getCpfjBycppc" parameterClass="map" resultClass="com.nl.Intelligentag.platform.area_xg.ZhnlAreaCropsCpfj"> select * from zhnl_area_crops_cpfj where batchcode=#cppc# </select> <select id="getCropsBycppc" parameterClass="map" resultClass="com.nl.Intelligentag.platform.productionbase.ZhnlAreaCrops"> select * from zhnl_area_crops where batchcode=#cppc# </select> </sqlMap>

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SELECT d.areaCode, d.areaName, d.bciStreetName, d.wasteTypeCode, d.wasteTypeName, d.wasteTrashCode, d.wasteTrashName, d.wasteName, sum( p.produceNumTotal ) AS produceNumTotal, sum( IFNULL(t.disposalNumTotal, 0 ),decimal(10,2) ) AS disposalNumTotal, sum( p.cityTransferNum ) AS cityTransferNum, sum( p.transferCityOutNum ) AS transferCityOutNum, sum( p.transferProvinceOutNum ) AS transferProvinceOutNum, sum( IFNULL( p.transferCityOutNum, 0 ) + IFNULL( p.transferProvinceOutNum, 0 ) ) AS transferCityAndProInNum, sum( t.transferCityInNum ) AS transferCityInNum, sum( t.transferProvinceInNum ) AS transferProvinceInNum, sum( IFNULL( t.transferCityInNum, 0 ) + IFNULL( t.transferProvinceInNum, 0 ) ) AS transferCityAndProInNum, sum( d.disposalAmount ) AS disposalAmount, sum( d.zhlyAmount ) AS zhlyAmount, sum( d.czAmount ) AS czAmount, sum( d.zcAmount ) AS zcAmount, sum( d.tmAmount ) AS tmAmount, sum( d.fsAmount ) AS fsAmount, sum( d.qtAmount ) AS qtAmount, CONVERT ( sum( zhlyAmount ) / sum( d.disposalAmount ) * 100, DECIMAL ( 10, 2 ) ) AS zhlyProportion, CONVERT ( sum( tmAmount ) / sum( d.disposalAmount ) * 100, DECIMAL ( 10, 2 ) ) AS tmProportion, CONVERT ( sum( fsAmount ) / sum( d.disposalAmount ) * 100, DECIMAL ( 10, 2 ) ) AS fsProportion, CONVERT ( sum( qtAmount ) / sum( d.disposalAmount ) * 100, DECIMAL ( 10, 2 ) ) AS qtProportion FROM wfcs_disposal_account_day_report d LEFT OUTER JOIN wfcs_transfer_sheet_disposal_day_summary t ON d.cityCode = t.disposalCityCode AND t.tenantId = d.tenantId LEFT OUTER JOIN wfcs_transfer_sheet_produce_day_summary p ON d.cityCode = p.produceCityCode AND d.tenantId = p.tenantId WHERE d.solidWasteType ='ybgygf' AND d.tenantId = '779ca469251e4a639fd39a7ab57e6859' AND d.recordDate >= '2023-06-01 00:00:00.0' AND d.recordDate <= '2023-06-04 00:00:00.0' AND d.cityCode = 'dacef933e39740349e6fb89fac792aae' GROUP BY areaCode ORDER BY produceNumTotal DESC 怎么优化这个sql

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