gender_c1=data_gender.pivot_table('buy_mount','category_1','gender','sum') gender_c1 stbar_one = Bar() stbar_one.add_xaxis(['男','女']) for i in gender_c1.index.tolist(): stbar_one.add_yaxis(str(i),gender_c1.loc[i].tolist(),stack=True,label_opts={'is_show':False}) stbar_one.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='不同性别对购买商品二级目录的数据差异'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='0',orient='vertical',type_='scroll')) stbar_one.render(path="stbar_one.html")

这段代码使用了 Pandas 和 pyecharts 库，对一个名为 data_gender 的 DataFrame 数据进行了处理和可视化。具体来说，代码首先使用 pivot_table() 方法对数据进行透视，将 category_1 和 gender 列分别作为透视表的行和列，buy_mount 列的值作为透视表的值，最终得到一个新的 DataFrame gender_c1。然后，使用 pyecharts 的 Bar() 函数创建了一个条形图对象 stbar_one，将不同性别购买商品的数据差异可视化。在循环中，通过 add_xaxis() 和 add_yaxis() 方法添加了横轴和纵轴数据。最后，使用 set_global_opts() 设定了图表标题和图例的位置和格式，最终通过 render() 方法将图表保存为 stbar_one.html 文件。

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Platform_top10 = data.groupby(by='Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10].index Platform_top10_df = pd.pivot_table(data=data[data.Platform.isin(Platform_top10)][['Platform','Year','Global_Sales']],index='Year',columns='Platform',values='Global_Sales',aggfunc=np.sum) Platform_top10_df.plot(title='游戏平台top10销售额趋势',figsize=(15,5)) plt.show()

这段代码用于绘制游戏平台销售额排名前十的平台在不同年份上的销售趋势图。下面是对代码的解释：

1. `Platform_top10 = data.groupby(by='Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10].index`：这行代码按照平台对全球销售额进行分组，并计算每个平台的销售总额，然后按降序排列，取前十名的平台名称。

2. `Platform_top10_df = pd.pivot_table(data=data[data.Platform.isin(Platform_top10)][['Platform','Year','Global_Sales']],index='Year',columns='Platform',values='Global_Sales',aggfunc=np.sum)`：这行代码使用`pd.pivot_table`函数创建一个数据透视表，将数据按照平台和年份进行分组，并计算每个平台在每年的销售总额。结果以年份为索引，平台为列名，销售总额为值。

3. `Platform_top10_df.plot(title='游戏平台top10销售额趋势',figsize=(15,5))`：这行代码使用`plot`函数绘制数据透视表中不同平台在不同年份的销售趋势图。图表的标题为'游戏平台top10销售额趋势'，图表的大小为15x5英寸。

4. `plt.show()`：这行代码显示绘制的销售趋势图。

通过这段代码，可以清楚地观察到游戏平台销售额排名前十的平台在不同年份上的销售情况，从而分析其销售趋势和变化。

bins=[0,1,2,3,4,5,6] age_data['age_group']=pd.cut(age_data['age'],bins,labels=['0-1','1-2','2-3','3-4','4-5','5-6']) age_data age_c1 = age_data.pivot_table('buy_mount','category_1','age_group','sum') age_c1 = age_c1.fillna(0) age_c1 acbar_one = Bar() # for x in age_c1.columns.tolist(): # print(str(x)) acbar_one.add_xaxis([str(x) for x in age_c1.columns.tolist()]) for i in age_c1.index.tolist(): # print(i) acbar_one.add_yaxis(str(i),age_c1.loc[i].tolist(),stack=True,label_opts={'is_show':False}) acbar_one.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='婴儿各年龄段商品一级类目销售差异'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='0',orient='vertical')) acbar_one.render_notebook() age_c2 = age_data.pivot_table('buy_mount','category_2','age_group','sum') age_c2 = age_c2.fillna(0) age_c2 acbar_two = Bar() acbar_two.add_xaxis([str(x) for x in age_c2.columns.tolist()]) for i in age_c2.index.tolist(): acbar_two.add_yaxis(str(i),age_c2.loc[i].tolist(),stack=True,label_opts={'is_show':False}) acbar_two.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='婴儿各年龄段商品二级类目销售差异'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='0',orient='vertical',type_='scroll')) acbar_two.render_notebook()

这段代码使用了Python的pandas和pyecharts库来进行数据分析和可视化。首先，将名为"age_data"的DataFrame中的"age"列划分为6个年龄段，并将其存储在新的"age_group"列中。接着，分别以"category_1"和"category_2"列为行索引，以"age_group"列为列索引，对"buy_mount"列进行求和，生成两个新的DataFrame"age_c1"和"age_c2"，分别表示不同类目在各年龄段的销售情况。

接下来，使用pyecharts库中的Bar类来生成两个堆叠柱状图，分别表示不同类目在各年龄段的销售差异。通过循环遍历DataFrame中的行和列来获取数据，并添加到柱状图中。最后，设置图表的标题、图例和其他全局参数，并使用render_notebook()方法将图表渲染到Jupyter Notebook中。

需要注意的是，这段代码中的一些注释被注释掉了，可以将其取消注释来查看相应的输出结果。