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 14:05:16 浏览: 72
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()
```
相关问题
df = data.sort_values(by="data",ascending=True)
这行代码是对一个名为 `data` 的 DataFrame 进行排序操作,按照 `data` 这一列的数值大小进行升序排列(即从小到大)。
更具体地说,`sort_values` 方法中的 `by` 参数指定按照哪一列排序,`ascending` 参数指定是否升序排列。在这行代码中,`ascending=True` 表示升序排列。
排序结果会返回一个新的 DataFrame,原来的 `data` DataFrame 不会被修改。
df.sort_values(by=[1],ascending = False,inplace=True)
这是一个用于 Pandas DataFrame 的方法,`sort_values()` 可以根据指定列的值进行排序。其中:
- `by=[1]` 表示按照第二列进行排序,注意列的编号从 0 开始。
- `ascending=False` 表示降序排序,如果要升序排序则可以将该参数设为 True。
- `inplace=True` 表示就地修改原始 DataFrame,如果设为 False 则会返回一个新的 DataFrame。
例如,假设有以下 DataFrame:
```
name age score
0 Tom 20 90
1 Lily 18 85
2 Bob 22 95
3 Lucy 21 92
```
通过 `df.sort_values(by=['score'], ascending=False, inplace=True)` 可以按照分数从高到低进行排序,结果如下:
```
name age score
2 Bob 22 95
3 Lucy 21 92
0 Tom 20 90
1 Lily 18 85
```
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