data = data[0].str.split(',', expand=True)解读

这段代码的作用是将一维的字符串数据按照逗号分隔符进行拆分，并将拆分后的结果转换为二维的DataFrame数据。具体解释如下：

- `data[0]`：表示取出DataFrame中第一列的数据，它是一个Series类型的数据。
- `str.split(',', expand=True)`：表示对这个Series类型的数据进行字符串拆分操作，其中`','`表示按照逗号进行拆分，`expand=True`表示将拆分后的结果展开成DataFrame格式。例如，如果原来的数据是`['a,b,c', 'd,e,f']`，那么拆分后的结果就是一个2行3列的DataFrame，其中第一行是`['a', 'b', 'c']`，第二行是`['d', 'e', 'f']`。
- `data = data[0].str.split(',', expand=True)`：表示将拆分后的二维DataFrame赋值给原来的DataFrame变量`data`，从而完成了将一维字符串数据拆分成二维DataFrame的过程。

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from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_csv('nanjing.csv',encoding='gbk') data['最高气温'] = data['气温'].str.split('/',expand=True)[0] data['最低气温'] = data['气温'].str.split('/',expand=True)[1] data['最高气温'] = data['最高气温'].map(lambda x:int(x.replace('℃',''))) data['最低气温'] = data['最低气温'].map(lambda x:int(x.replace('℃',''))) dates=data['日期'] highs=data['最高气温'] lows=data['最低气温'] fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6)) plt.plot(dates,highs,c='red',alpha=0.5) plt.plot(dates,lows,c='blue',alpha=0.5) plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor='blue',alpha=0.2) plt.title('2023南京天气',fontsize=24) plt.xlabel('',fontsize=6) fig.autofmt_xdate() plt.ylabel('气温',fontsize=12) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=10) plt.xticks(dates[::20])

这段代码用于读取CSV文件中的天气数据，并将每日最高气温和最低气温绘制成折线图。具体实现过程如下：

1. 使用Pandas中的read_csv函数读取保存天气数据的CSV文件，文件名为nanjing.csv，并指定编码格式为GBK；
2. 对气温这一列数据进行处理，分别提取最高气温和最低气温，保存为新的两列数据；
3. 将最高气温和最低气温、日期数据分别保存为三个变量，用于绘制折线图；
4. 创建一个大小为10x6英寸、分辨率为128dpi的绘图窗口；
5. 绘制最高气温和最低气温的折线图，并使用alpha参数设置折线的透明度；
6. 使用fill_between函数填充最高气温和最低气温之间的区域，并使用alpha参数设置填充区域的透明度；
7. 添加图表标题、坐标轴标签等信息，并设置字体大小；
8. 使用xticks函数设置x轴刻度，每隔20个日期显示一个刻度。

需要注意的是，在绘制折线图时，使用了fill_between函数填充最高气温和最低气温之间的区域。同时，使用了xticks函数设置x轴刻度，并使用fig.autofmt_xdate()函数自动调整日期标签的角度。

t = data["CarName"].str.split(" ", expand=True) display(t.head()) data["CarName"] = t[0] data["CarName"].value_counts()

这是一段Pandas代码，它的作用是对一个名为data的DataFrame对象的"CarName"列进行操作。代码的第一行将"CarName"列按空格进行分割，并将结果存储在一个名为t的新DataFrame对象中。第二行将"CarName"列替换为t的第一列，也就是分割结果的第一个元素，这样就将原来的"CarName"列中的品牌名提取出来了。第三行代码统计了各个品牌出现的次数。