count.merge(jj[['省份编码']], on='省份编码')
时间: 2023-09-28 14:09:59 浏览: 57
这是 Pandas 中的 DataFrame 方法,用于将两个 DataFrame 进行合并。其中,`count` 和 `jj[['省份编码']]` 分别是两个 DataFrame,`on='省份编码'` 表示按照 `省份编码` 这一列进行合并。
具体来说,`count` DataFrame 中必须包含 `省份编码` 这一列,而 `jj[['省份编码']]` 可以是一个 DataFrame 中的某一列,也可以是一个包含多列的 DataFrame,但是其中必须包含 `省份编码` 这一列。合并后的结果是一个新的 DataFrame,包含了 `count` 和 `jj[['省份编码']]` 中的所有列,并将它们按照 `省份编码` 这一列进行合并。
在合并后的 DataFrame 中,每一行表示一个省份的信息,包括该省份的编码、`count` 中该省份的统计数目,以及 `jj[['省份编码']]` 中该省份的其他信息(如果有的话)。
相关问题
jw=pd.merge(jj,result,on='省份编码') jw读取数据后绘制饼图
好的,您想让我帮您理解这段代码并绘制饼图对吗?那么,让我来解释一下:
这段代码主要是利用 pandas 库中的 merge 函数将两个数据集 jj 和 result 按照“省份编码”这一列进行合并,并将结果存储在 jw 变量中。其中,merge 函数的参数 on='省份编码' 表示按照“省份编码”这一列进行合并。
接下来,您可以使用 matplotlib 或者其他绘图库来绘制饼图。具体绘图方法可以参考以下代码:
```
import matplotlib.pyplot as plt
# 统计 jw 中各个省份的数量
province_counts = jw['省份编码'].value_counts()
# 绘制饼图
plt.pie(province_counts, labels=province_counts.index)
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码首先利用 value_counts 函数统计 jw 中各个省份的数量,并将结果存储在 province_counts 变量中。然后,利用 matplotlib 库中的 pie 函数绘制饼图,其中 labels 参数表示饼图中每个扇形的标签。最后,利用 show 函数显示图形。
希望这个回答能帮到您,如果您有其他问题,请随时提出。
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