df['时间']=pd.to_datetime(df['时间']) df['用户行为']=df['用户行为'].astype(int) df['用户名']=df['用户名'].astype(str) df['商品']=df['商品'].astype(str) data = df.groupby('用户行为').count() plt.pie(data['用户名'],labels=list(data.index),autopct='%1.2f%%') plt.axis('equal') plt.title('用户行为计数') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用Python中的pandas和matplotlib库进行数据处理和可视化，具体实现的功能是读取一个数据框（df），将其中的时间列转换为日期格式，将用户行为、用户名、商品列分别转换为整型和字符串类型，并按照用户行为进行分组计数，然后绘制饼图展示用户行为的比例。其中autopct参数用于设置饼图中每个扇形的显示格式，如'%1.2f%%'表示保留两位小数的百分数形式。最后通过调用plt.show()函数显示该图形。