import pandas as pd from pyecharts import Scatter3D # 读取数据 df = pd.read_csv('douban_top250.csv') # 定义x、y、z坐标轴 x_data = list(df['排名']) y_data = list(df['评分']) z_data = list(df['评价人数']) # 定义散点图 scatter3D = Scatter3D("豆瓣top250电影排名、评分、人数三维度的散点图", width=800, height=600) # 添加坐标轴数据和散点图数据 scatter3D.add("", x_data, y_data, z_data, is_visualmap=True, visual_range=[0, 1000000], visual_range_color=['#00ff00', '#ff0000']) # 保存图表 scatter3D.render("douban_top250.html")换一种画法
时间: 2023-06-26 12:04:31 浏览: 55
可以尝试使用 Matplotlib 库来绘制三维散点图。以下是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 读取数据
df = pd.read_csv('douban_top250.csv')
# 定义坐标轴数据
x_data = df['排名']
y_data = df['评分']
z_data = df['评价人数']
# 创建 3D 坐标系
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 绘制散点图
ax.scatter(x_data, y_data, z_data, c=z_data, cmap='cool', alpha=0.8)
# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('排名')
ax.set_ylabel('评分')
ax.set_zlabel('评价人数')
# 显示图表
plt.show()
```
你可以根据需要修改代码中的颜色、透明度等参数,以及添加标题、保存图表等操作。
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import pandas as pd import re # 读取csv文件 df = pd.read_csv(open('../data/评论.csv'))
你的代码存在语法错误,正确的写法应该是:
```python
import pandas as pd
import re
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('../data/评论.csv')
```
在导入模块时,每个模块应该单独占一行。另外,`open()`函数在读取csv文件时不是必须的,`pd.read_csv()`函数可以直接传入文件路径进行读取。
import pandas as pd# 读取txt文件df = pd.read_csv('data.txt', delimiter='\t')# 将数据保存为csv文件df.to_csv('data.csv', index=False)
这段代码是用 pandas 库读取一个以制表符分隔的文本文件(data.txt)并将其保存为 CSV 格式文件(data.csv),其中:
- `pd.read_csv('data.txt', delimiter='\t')`:使用 `read_csv()` 函数读取 data.txt 文件,其中 `delimiter='\t'` 表示使用制表符分隔符。`read_csv()` 函数会返回一个 pandas 的 DataFrame 对象,我们将其赋值给变量 `df`。
- `df.to_csv('data.csv', index=False)`:使用 `to_csv()` 函数将 DataFrame 对象保存为 CSV 文件,其中 `index=False` 表示不保存数据的索引列。