m = m.sort_values(['wat_time'])
时间: 2024-05-24 16:15:52 浏览: 12
这行代码是将一个 Pandas DataFrame 类型的变量 m 按照 wat_time 这一列的值进行升序排序。sort_values() 是 Pandas 库中的一个函数,它可以按照指定的列对 DataFrame 进行排序。在这里,我们使用参数 ['wat_time'] 来指定按照 wat_time 列进行排序,而默认情况下是升序排序。如果要进行降序排序,可以在函数中传入参数 ascending=False。
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以下代码怎么修改才可以将每个星期一的前十位的收视频道的观看时长比较,并将横向的3-4个周一进行比较。ind=[re.search('星期六|星期日',str(i)) !=None for i in media3['星期']] freeday=media3.loc[ind,:] workday=media3.loc[[ind[i]==False for i in range(len(ind))],:] m1=pd.DataFrame(freeday['wat_time'].groupby([freeday['phone_no']]).sum()) m1=m1.sort_values(['wat_time']) m1=m1.reset_index() m1['wat_time']=m1['wat_time']/3600 m2=pd.DataFrame(workday['wat_time'].groupby([workday['phone_no']]).sum()) m2=m1.sort_values(['wat_time']) m2=m1.reset_index() m2['wat_time']=m1['wat_time']/3600 w=sum(m2['wat_time'])/5 f=sum(m2['wat_time'])/2 plt.figure(figsize=(8,8)) plt.subplot(211) colors='lightgreen','lightcoral' plt.pie([w,f],labels=['工作日','周末'],colors=colors,shadow=True, autopct='%1.1f%%',pctdistance=1.23) plt.title('周末与工作日观看时长占比') plt.subplot(223) ax1=sns.barplot(x=m1.index,y=m1.iloc[:,1]) #设置坐标刻度 ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户(排序后)') plt.ylabel('观看时长(小时)') plt.title('周末用户观看总时长') plt.subplot(224) ax2=sns.barplot(x=m2.index,y=m2.iloc[:,1]) #设置坐标刻度 ax2.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax2.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户(排序后)') plt.ylabel('观看时长(小时)') plt.title('工作日用户观看总时长') plt.show()
首先,需要修改代码来筛选出每个星期一的数据。可以使用以下代码:
```
mondays = media3.loc[media3['星期'] == '星期一'].sort_values('wat_time', ascending=False).head(10)
```
然后,需要将这些数据与其他两个星期一的数据进行比较。可以使用以下代码:
```
# 筛选出前三个星期一的数据
monday1 = media3.loc[media3['日期'] == '2021-01-04']
monday2 = media3.loc[media3['日期'] == '2021-01-11']
monday3 = media3.loc[media3['日期'] == '2021-01-18']
# 合并三个星期一的数据
mondays = pd.concat([monday1, monday2, monday3])
# 筛选出前十个视频道的观看时长
top10 = mondays.groupby(['视频名称'])['wat_time'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
# 绘制比较图表
plt.figure(figsize=(8,8))
sns.barplot(x=top10.index, y=top10.values)
plt.title('前十个视频道在三个星期一的观看时长比较')
plt.show()
```
这段代码会根据日期筛选出三个星期一的数据,并将它们合并起来。然后,它会计算出前十个视频道的观看时长,并绘制出比较图表。
ind=[re.search('星期一',str(i)) !=None for i in media3['星期']] workday=media3.loc[[ind[i]==False for i in range(len(ind))],:] m2=pd.DataFrame(workday['wat_time'].groupby([workday['phone_no']]).sum()) m2=m1.sort_values(['wat_time']) m2=m1.reset_index() m2['wat_time']=m1['wat_time']/3600 plt.xlabel('观看用户(排序后)') plt.ylabel('观看时长(小时)') plt.title('周末用户观看总时长') plt.subplot(221) ax2=sns.barplot(x=m2.index,y=m2.iloc[:,1]) plt.show() 以上代码怎么修改才可以将每个星期一的前十位的收视频道的观看时长比较,并将横向的3-4个周一进行比较。
可以按照以下步骤进行修改:
1. 首先筛选出所有星期一的数据,并按照观看时长从大到小排序:
```
monday = media3[media3['星期'] == '星期一']
monday_top10 = monday.nlargest(10, 'wat_time')
```
2. 然后将星期一的数据按照日期分组,并计算每个日期的观看总时长:
```
monday_grouped = monday.groupby('日期')['wat_time'].sum().reset_index()
```
3. 将星期一的数据按照日期排序,并筛选出需要比较的日期:
```
monday_dates = monday_grouped['日期'].sort_values()[2:4]
monday_top10_dates = monday_top10[monday_top10['日期'].isin(monday_dates)]
```
4. 最后使用 seaborn 库的 barplot 函数进行绘图:
```
import seaborn as sns
sns.barplot(x='日期', y='wat_time', hue='收视频道', data=monday_top10_dates)
```
完整代码如下:
```
import seaborn as sns
monday = media3[media3['星期'] == '星期一']
monday_top10 = monday.nlargest(10, 'wat_time')
monday_grouped = monday.groupby('日期')['wat_time'].sum().reset_index()
monday_dates = monday_grouped['日期'].sort_values()[2:4]
monday_top10_dates = monday_top10[monday_top10['日期'].isin(monday_dates)]
sns.barplot(x='日期', y='wat_time', hue='收视频道', data=monday_top10_dates)
```