tmp = pd.pivot_table(data=sale_data, index='车类',columns='year', values='销量', aggfunc='sum', fill_value=0) cols=['#E0FFFF','#76EEC6','#66D88E','#66CDAA','#8FBC8F'] explode = [0.1, 0.1, 0.1, 0.1] plt.pie(sale_data[0,2:6], explode=explode, labels=tmp.index, colors=cols, autopct='%1.1f%%') plt.title('汽车车类各年度的销量') plt.show()
时间: 2023-12-26 17:04:26 浏览: 39
这段代码中的`pd.pivot_table()`函数使用了pandas库来创建一个数据透视表,显示了每个汽车车类在不同年份的销售总量。接下来的代码使用了相同的颜色和数据索引来创建一个饼状图,但是在绘制饼状图时,使用了错误的数据源。`sale_data[0,2:6]`应该替换为`tmp.sum(axis=1)`。
因此,可以做出以下修改:
```
tmp = pd.pivot_table(data=sale_data, index='车类',columns='year', values='销量', aggfunc='sum', fill_value=0)
cols=['#E0FFFF','#76EEC6','#66D88E','#66CDAA','#8FBC8F']
explode = [0.1, 0.1, 0.1, 0.1]
plt.pie(tmp.sum(axis=1), explode=explode, labels=tmp.index, colors=cols, autopct='%1.1f%%')
plt.title('汽车车类各年度的销量')
plt.show()
```
这段代码中使用了正确的数据源,并且调用了`tmp.sum(axis=1)`来计算每个汽车车类在所有年份的销售总量。其他的代码部分与之前的修改一致,生成了一个正确的饼状图。
相关问题
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk') data['DATA_DATE'] = pd.to_datetime(data['DATA_DATE']) result = data.pivot_table(values='KWH', index='CONS_NO', columns='DATA_DATE') print(result)给这段代码生成注释
# 导入 pandas 模块
import pandas as pd
# 从 data.csv 文件中读取数据,以 gb2312 编码方式进行解码
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk')
# 将 DATA_DATE 列的数据转换为 datetime 类型
data['DATA_DATE'] = pd.to_datetime(data['DATA_DATE'])
# 以 CONS_NO 为行索引,以 DATA_DATE 为列索引,以 KWH 为值,生成透视表
result = data.pivot_table(values='KWH', index='CONS_NO', columns='DATA_DATE')
# 打印输出透视表
print(result)
```
注释解释:
1. 导入 pandas 模块。
2. 使用 pd.read_csv() 函数从 data.csv 文件中读取数据,使用 encoding 参数指定编码方式为 gb2312。
3. 使用 pd.to_datetime() 函数将 DATA_DATE 列的数据转换为 datetime 类型。
4. 使用 pivot_table() 函数生成透视表,其中 values 参数表示透视表中的值,index 参数表示透视表的行索引,columns 参数表示透视表的列索引。
5. 使用 print() 函数打印输出透视表。
plv_tb=pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["Xian"], aggfunc=np.mean) 怎么查到Xian索引
在这个代码中,"Xian"是作为列名使用的,因此它不是索引。如果你想查看 "Xian" 这一列在数据框中的位置,可以使用以下代码:
```
print(df.columns.get_loc("Xian"))
```
这将输出 "Xian" 列所在的位置的索引值。如果你想将 "Xian" 列作为索引之一,你可以使用以下代码:
```
plv_tb = pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName", "JiJXH", "Xian"], aggfunc=np.mean)
```
这将把 "Xian" 列移动到索引的位置,并将它作为其中之一。
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