df_groupby1 = df.groupby('行政区')['人均消费'].mean().sort_values(ascending=True) df_groupby1.plot.barh()这段代码有啥问题？？

时间: 2024-02-05 18:05:16 浏览: 113
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人均消费支出聚类分析.数据代码

这段代码存在一个问题：缺少引入必要的模块。在使用`plot.barh()`函数之前，需要先引入`matplotlib.pyplot`模块。 修正后的代码如下： ```python import matplotlib.pyplot as plt df_groupby1 = df.groupby('行政区')['人均消费'].mean().sort_values(ascending=True) df_groupby1.plot.barh() plt.show() ```
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Pandas之排序函数sort_values()的实现

df.sort_values(by=['col1'], ascending=False, inplace=True, na_position='first') print(df) 输出结果为： col1 col2 col3 3 NaN 8 4 4 D 7 2 5 C 7 8 2 B 9 9 1 A 1 1 0 A 2 0 5. *...

解释下这段代码 第三方商品 __df1 = __temp_df[__temp_df['show_name'] == '第三方商品'] if not __df1.empty: __df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() else: __df1 = __df1[['name', 'show_name', 'buy_num']] # 非第三方商品 __df2 = __temp_df[__temp_df['show_name'] != '第三方商品'] if not __df2.empty: __df2 = __df2.pivot_table(index=['gt_uuid', 'show_name'] ,values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() __df2 = pd.merge(left=__df2, right=pd.DataFrame(s_gt_rv, columns=['gt_uuid', 'goods_name']), how='left', on='gt_uuid') __df2 = __df2[['goods_name', 'show_name', 'buy_num']] __df2.rename(columns={'goods_name': 'name'}, inplace=True) else: __df2 = __df2[['name', 'show_name', 'buy_num']] __temp_df = pd.concat([__df1, __df2]) del __df1, __df2 __temp_df.rename(columns={'name': 'goods_name', 'show_name': 'gc_name', 'buy_num': 'num'}, inplace=True) __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['goods_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') __temp_df = __temp_df[['gc_name', 'num']] __temp_df = __temp_df.pivot_table(index='gc_name', values='num', aggfunc=np.sum).reset_index() __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['gc_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') del __temp_df

这段代码是对一个名为 __temp_df 的数据框进行处理，并将处理结果存储在 return_data 字典的 goods 键下。 首先，根据条件 __temp_df['show_name'] == '第三方商品'，筛选出满足条件的行，存储在 __df1 ...

3.假如我们有名为df的Series类型的数据，但是df中的标签不是按顺序排列的，如果我们想要令df的标签按升序进行排列，我们不应 该用以下哪一代码？ A.Sorted_df= df.sort_values () B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()

sorted_df = df.sort_values(ascending=True) 选项A中的代码可以按值对df进行排序，但是如果我们只是要求对标签进行排序，则不需要使用sort_values方法。 选项D中的reindex方法不会对df中的标签进行排序，而是...

3.假如我们有名为df的Series类型的数据，但是df中的标签不是按顺序排列的，如果我们想要令df的标签按升序进行排列，我们不应 该用以下哪一代码？ A.Sorted_df= df.sort_values() B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()

sorted_df = df.sort_values(ascending=True) 和 A 的效果相同，可以按照升序对 df 进行排序； - D. sorted_df = df.reindex() 可以对 df 进行重新索引，如果不指定索引顺序，则会按照升序对标签进行排序。

fileName=input('请输入要打开的文件名house.sale.price.csv:') try:#程序异常控制 df=pd.read_csv('house.sale.price.csv') print('查看前五行数据：') print(df.head(5)) print('查看后两行数据') print(df.tail(2)df=pd.read_csv('house.sale.price.csv') #提取指定列 df_selected=df[['Id','GarageCond','LotArea','OverallCond','YrSold','SalePrice']] #丢弃缺失值 df_selected=df_selected.dropna() df_selected.to_csv('house_total_price.txt',sep=' ',line_terminator='\n')#空格分开，行末包含换行符 print('任务二执行成功！') breakdf=pd.read_csv('house_total_price.txt',sep=' ') df['unitPrice']=df['SalePrice']/df['LotArea'] df.to_excel('house_unit_price.xlsx',index=Falsedf=pd.read_excel('house_unit_price.xlsx') df_group=df.groupby('GarageCond')['unitPrice'].mean() df_group_sort=df_group.sort_values(ascending=False) #画图 df_group_sort.plot(kind='bar',color='blue') plt.xlabel('GarageCond') plt.xticks(rotation=0)#x轴标签的显示旋转0° plt.title('untiPrice均值') plt.legend(loc='upper right') plt.savefig('househeating_unit_price.png',dpi=300) plt.show(df=pd.read_excel('house_unit_price.xlsx') df_group=df.groupby('GarageCond')['OverallCond'].mean() df_group_sort=df_group.sort_values(ascending=True) #画图 df_group_sort.plot(kind='bar',color='blue') plt.xlabel('GarageCond') plt.ylabel('OverallCond') plt.title('Mean of OverallCond by GarageCond') plt.savefig('househeating_overallcond.png',dpi=300) plt.show()根据以上代码写地下车库情况对评估及售价影响的结果分析

1. 数据加载和预处理：程序首先从指定的文件中读取房屋销售价格数据，然后针对指定列进行数据选择和筛选，并丢弃缺失值。最后将处理后的数据保存到指定的文件中。 2. 单价计算：程序根据处理后的数据计算每平米房屋...

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=plt.subplot(211) Platform = data.groupby(by='Platform').sum() Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1) plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14) ax2=plt.subplot(212) Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2) plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14) plt.show()

通过 data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() 筛选出近五年（2011 年及以后）的数据，并按照平台进行分组，并计算每个平台的累计发行量。然后使用 .iloc[::,-1:] 取出最后一列（即全球销售额），再...

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()

然后，通过 data._stat_axis.values.tolist() 获取游戏类型的名称，并存储在变量 Genre_name 中。 接下来，使用 plt.figure(figsize=(10,10)) 创建一个大小为 10x10 的图表。 然后，使用 plt.subplot(2,2,1...

Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre) Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False) Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100) sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0]) ax[0].set_title('Platform_Genre') sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1]) ax[1].set_title('Platform_Global_Sales') sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2]) ax[2].set_title('Genre_Global_Sales') plt.show()

3. Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False)：这行代码使用groupby函数按平台对销售额进行分组，并计算每个平台的全球销售总额，然后按降序排列。...

sort_links = pd.merge(group_sorted, types) # 根据类别求和，每个商品类别的总量，并排序 sort_link_group = sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index() # 删除“index”列 sort_link_group = sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() del sort_link_group['index'] sort_link_group注释

3. sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index()：按照 id 列的值进行降序排列，并重置索引，返回一个新的 DataFrame。 4. del sort_link_group['index']：删除新 DataFrame 中的 ...

importances = pd.Series(estimator.feature_importances_, index=X.columns).sort_values(ascending=True)是什么意思

sort_values(ascending=True)是对Series对象进行升序排序，即按照特征重要性从小到大排序。 最终，importances是一个按照特征重要性从小到大排列的Series对象，其中每个元素的索引为特征名称，值为特征的重要性...

g=df.groupby('location') df_counts=g.count()['rank'] df0=df_counts.copy() df0.sort_values(ascending=False,inplace=True)

The code then creates a copy of 'df_counts' named 'df0' and sorts it in descending order using the 'sort_values' method with the 'ascending' parameter set to False, meaning the largest values will be ...

# 合并两个datafreame 根据type sort_links = pd.merge(group_sorted, types) # 根据类别求和，每个商品类别的总量，并排序 sort_link_group = sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index() # 删除“index”列 sort_link_group = sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() del sort_link_group['index'] sort_link_group标记注释

其中，使用了pandas库的merge函数将两个数据集按照商品名称进行合并，使用groupby函数对商品类型进行分类汇总，使用sum函数统计每个商品类型的销量之和，使用reset_index函数重新设置索引，使用sort_values函数对...

##连接list words=np.concatenate(Red_df.cutword) ##统计词频 word_df= pd.DataFrame({"Word":words}) word_stat=word_df.groupby(by=["Word"]).size().reset_index(name="number") word_stat=word_stat.reset_index().sort_values(by="number",ascending=False) word_stat["wordlen"]=word_stat.Word.apply(len) word_stat #去除长度大于5的词 print(np.where(word_stat.Word.apply(len)<5)) word_stat=word_stat.loc[word_stat.Word.apply(len)<5,:] word_stat=word_stat.sort_values(by="number",ascending=False) word_stat

1. 将一个名为words的列表中的所有词进行连接，得到一个大字符串。 2. 将这个大字符串转换为一个DataFrame对象，其中每个词作为一行。 3. 对这个DataFrame按照词进行分组，并统计每个词出现的次数。 4. 添加一列...

def query(request): try: context = { 'segment': 'index' } goodss = [] good = {} # crawl(keyword) df = pd.read_csv('res2.csv',header=None) thread_num = request.GET.get('sort') query = request.GET.get('query') print(thread_num) if not query =='': df = df.loc[df[2].str.contains(query)] if thread_num == 'value_up': df = df.sort_values(by = [1],ascending=False) elif thread_num == 'value_down': df = df.sort_values(by = [1],ascending=True) elif thread_num == 'title': df = df.sort_values(by = [2],ascending=True) for data in df.values.tolist(): good['price'] = data[1] good['store'] = data[3] good['title'] = data[2] good['platform'] = '京东' good['pic_url'] = 'https://www.baidu.com' goodss.append(copy.copy(good))

这是一个 Python 的 Django 框架的视图函数，用于处理用户的查询请求。函数首先将一个空的列表 goodss 和一个空的字典 good 初始化。然后从文件 'res2.csv' 中读取数据，将用户查询的关键词 query 和排序方式 ...
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