data.columns = [symbol]

data.columns = [symbol] 表示将数据集中的列名称更改为变量 symbol 的值。具体来说，如果 symbol 的值为 "name"，那么 data.columns = [symbol] 就相当于 data.columns = ["name"]，即将数据集中的列名称更改为 "name"。

请注意，这里的 symbol 应该是一个字符串，如果它是一个变量，那么应该在它的前面加上一个美元符号 $，即 data.columns = [$symbol]。

希望这能帮到你！

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# 统计每年的平均评分 data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() # 绘制折线图 line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份',type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='电影评分',type_="value"), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True,range_start=0,range_end=20,orient='horizontal')], # 添加区域缩放 ) # 缩放区域空值条所放的位置 ) line.render_notebook() 将其改为年份评分人数散点图

可以使用散点图来展示每年的评分和评分人数的关系，代码如下：

# 统计每年的平均评分和评分人数
data = pd.concat([dates_year, dates_ratings, dates_votes], axis=1)
data.columns = ['year', 'rating', 'votes']
data = data.groupby('year').agg({'rating': 'mean', 'votes': 'sum'}).reset_index()

# 绘制散点图
scatter = (
    Scatter()
    .add_xaxis(data['year'].tolist())
    .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .add_yaxis("评分人数", data['votes'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="电影年份评分人数散点图"),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份', type_="category"),
        yaxis_opts=[
            opts.AxisOpts(name='电影评分', type_="value"),
            opts.AxisOpts(name='评分人数', type_="value", position="right")
        ],
        datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True, range_start=0, range_end=20, orient='horizontal')]
    )
)

scatter.render_notebook()

这样就可以得到一张电影年份评分人数散点图，其中横轴表示年份，左纵轴表示电影评分，右纵轴表示评分人数。

# data = pd.concat([dates_year, dates_ratings, dates_votes], axis=1) df.columns = ['上映年份', '电影评分', '评分人数'] data = data.groupby('上映年份').agg({'上映年份': 'mean', '评分人数': 'sum'}).reset_index() # 绘制散点图 scatter = ( Scatter() .add_xaxis(data['上映年份'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['电影评分'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .add_yaxis("评分人数", data['评分人数'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影年份评分人数散点图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份', type_="category"), yaxis_opts=[ opts.AxisOpts(name='电影评分', type_="value"), opts.AxisOpts(name='评分人数', type_="value", position="right") ], datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True, range_start=0, range_end=20, orient='horizontal')] ) ) scatter.render_notebook() 优化代码

# 使用链式调用
data = pd.concat([dates_year, dates_ratings, dates_votes], axis=1)
data.columns = ['上映年份', '电影评分', '评分人数']
data = data.groupby('上映年份').agg({'电影评分': 'mean', '评分人数': 'sum'}).reset_index()

# 绘制散点图
scatter = (
Scatter()
.add_xaxis(data['上映年份'].tolist())
.add_yaxis("电影评分", data['电影评分'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.add_yaxis("评分人数", data['评分人数'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="电影年份评分人数散点图"),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份', type_="category"),
yaxis_opts=[
opts.AxisOpts(name='电影评分', type_="value"),
opts.AxisOpts(name='评分人数', type_="value", position="right")
],
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True, range_start=0, range_end=20, orient='horizontal')]
)
)

scatter.render_notebook()