显示employee.csv的‘第二产业就业人员(万人)’、‘第三产业就业人员(万人)’的第3行和第5行。 代码

可以使用 `pandas` 库读取 csv 文件，并通过 `iloc` 方法选择指定的行和列。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('employee.csv')

# 选择第二产业就业人员和第三产业就业人员的第3行和第5行数据
subset = df.iloc[[2,4], [3,4]]

# 打印选中的数据
print(subset)

其中，`iloc` 方法中的第一个参数为选取的行的下标列表，第二个参数为选取的列的下标列表。注意，下标从 0 开始。

相关问题

pyecharts根据提供的数据“employee.csv”,分析各产业就业人员数据特征间的关系,要求选择合适的图表进行可视化,展示2000年——2019年各产业就业人员数据分布情况、各产业就业人员变化趋势

Pyecharts是一个强大的Python数据分析和可视化库，它可以很好地帮助你处理"employee.csv"文件的数据并创建各种图表来展现各产业就业人员数据的特征关系。首先，你需要加载数据，并对时间序列（如年份）进行处理。

1. 导入库和数据：

import pandas as pd
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line, Bar

df = pd.read_csv('employee.csv')
year_data = df.groupby(['Industry', 'Year'])['Employment'].sum().reset_index()

2. 对比各产业就业人员分布情况（Bar Chart）：

bar_chart = (
    Bar()
    .add_xaxis(year_data['Year'])
    .add_yaxis('Industry Employment', year_data['Employment'], category_gap='60%', is_stack=True)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='各产业就业人员分布'))
    .render('employment_distribution.html')
)

这将生成一个堆叠柱状图，显示每个行业的就业人数随着时间的变化。

3. 显示各产业就业人员变化趋势（Line Chart）：

line_chart = (
    Line()
    .add_xaxis(year_data['Year'])
    .add_yaxis('Industry Trend', year_data.groupby('Industry')['Employment'].mean(), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(name='average', coord=(x, y)) for x, y in zip(year_data['Year'], year_data.groupby('Industry')['Employment'].mean())]))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="top"))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='各产业就业人员变化趋势'))
    .render('employment_trend.html')
)

这里会生成一条折线图，用于展示各行业就业人数的平均值随时间的趋势。

jupyter1.用pandas读取data目录下文件employee.csv 2.用读取的数据分别绘制各产业就业人员散点图 3.用读取的数据将三个产业就业人员散点图绘制到一个图上

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取employee.csv文件
df = pd.read_csv('data/employee.csv')

# 绘制各产业就业人员散点图
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
industries = ['第一产业', '第二产业', '第三产业']
colors = ['r', 'g', 'b']
for i in range(3):
    axs[i].scatter(df[df['行业类别'] == industries[i]]['年份'], 
                   df[df['行业类别'] == industries[i]]['就业人数'], 
                   color=colors[i])
    axs[i].set_title(industries[i])
    axs[i].set_xlabel('年份')
    axs[i].set_ylabel('就业人数')

# 绘制三个产业就业人员散点图到一个图上
fig, axs = plt.subplots()
for i in range(3):
    axs.scatter(df[df['行业类别'] == industries[i]]['年份'], 
                df[df['行业类别'] == industries[i]]['就业人数'], 
                color=colors[i], label=industries[i])
axs.set_title('各产业就业人员散点图')
axs.set_xlabel('年份')
axs.set_ylabel('就业人数')
axs.legend()

plt.show()