fig=r,plot(kind ='bar',x='星期',y='小费',fontsize=12, rot=30) fig.axes.title.set_size(16) r=fdata.groupby(['聚餐时间段'])['小费']. mean() fig=r.plot(kind='bar',x='聚餐时间段',y='小费', fontsize=15, rot=30) fig.axes.title.set_size(16)

这段代码用于绘制小费数据的条形图，其中x轴为星期或聚餐时间段，y轴为小费金额的均值。第一行代码中，使用了一个名为fdata的数据集，对其进行了分组，并将分组后的结果绘制成条形图。第二行代码中，对分组后的数据再次进行绘图，但这次以聚餐时间段为x轴。最后，对图表的标题进行了设置。需要注意的是，在第一行代码中，未对r进行定义就进行了绘图，因此会报错。建议在第一行代码的r=前面加上定义语句。

相关问题

fig=r,plot(kind ='bar',x='星期',y='小费',fontsize=12, rot=30)

这段代码使用了Python的pandas库和matplotlib库来绘制一个柱状图。其中，fig=r表示指定图形的名称为r，plot(kind ='bar'表示绘制柱状图，x='星期'表示将星期作为横坐标，y='小费'表示将小费作为纵坐标，fontsize=12表示设置字体大小为12，rot=30表示将横坐标旋转30度以便更好地显示。

fig = px.bar创建三幅图

在Plotly Express（px）中，如果你想创建并显示三幅独立的柱状图，可以分别对每组数据调用`px.bar`函数并保存为单独的对象。下面是一个示例，假设你有三个数据集`df1`, `df2`, `df3`：

import plotly.express as px

# 假设有三个数据框
df1 = ...  # 第一幅图的数据
df2 = ...  # 第二幅图的数据
df3 = ...  # 第三幅图的数据

# 对每个数据框创建柱状图
fig1 = px.bar(df1, x='x_column', y='y_column', title='图1')
fig2 = px.bar(df2, x='x_column', y='y_column', title='图2')
fig3 = px.bar(df3, x='x_column', y='y_column', title='图3')

# 显示每副图
fig1.show()
fig2.show()
fig3.show()

上述代码会分别为每个数据集生成一个柱状图，并设置标题以便区分。如果你想在同一窗口展示所有三幅图，可以考虑使用`plotly.subplots.make_subplots`创建一个多图面板。