import csv import pandas as pd data=pd.read_csv('data.csv') year = data.groupby('上映')['电影名'].count() year #或者用year = data['上影时间'].value_counts()

这段代码是读取名为"data.csv"的CSV文件，然后通过Pandas库将其转换为一个DataFrame对象。接着，它将DataFrame按照"上映"这一列进行分组，并统计每个分组内"电影名"列的数量，最后将结果储存在一个名为"year"的变量中。另外，代码中的注释提供了另一种获取"上映时间"列中每个值出现次数的方法。

相关问题

import pandas as pd , data=pd.read_csv()

import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句，它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。

data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数，用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式，用于存储表格数据。

在使用data=pd.read_csv()时，你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL，并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。

import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv",encoding='gbk') data = np.array(df.成交量) labels = np.array(df.位置)画出柱状图

可以使用Matplotlib库中的`bar`函数来画出柱状图，具体实现如下：

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv", encoding='gbk') 
data = np.array(df.成交量) 
labels = np.array(df.位置)

plt.bar(labels, data)
plt.show()

这样就可以画出成交量和位置之间的柱状图了。注意，如果位置的种类很多，柱状图可能会比较密集，可以考虑调整图形大小或者旋转x轴标签来更好地展示数据。