import pandas as pd data_demo = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] date_list = [datetime(2020,8,1),datetime(2020,8,1),datetime(2020,8,1)] time_df = pd.DataFra,e(data_demo,index=date_list) print(time_df)

I noticed that there is a typo in your code. Instead of `pd.DataFra,e`, it should be `pd.DataFrame`. Here is the corrected code:

import pandas as pd
from datetime import datetime

data_demo = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
date_list = [datetime(2020,8,1),datetime(2020,8,1),datetime(2020,8,1)]

time_df = pd.DataFrame(data_demo, index=date_list)
print(time_df)

This code creates a Pandas DataFrame called `time_df` with `data_demo` as the data and `date_list` as the index. The `datetime` module is used to create the `date_list`. Finally, the `print` statement outputs the contents of the `time_df` DataFrame.

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import pandas as pd import numpy as np path_marry=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv" path_divorse=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv" marry_data=pd.read_csv(path_marry) divorse_data=pd.read_csv(path_divorse) marry_data=marry_data.set_index(marry_data['地区']).drop(columns=["地区"]) #将索引变成地区 demo=marry_data.transpose() #transpose可以实现行列互换 demo["全国合计"]=demo.sum(axis=1) #沿着1轴相加 marry_data=demo.transpose() #取出要可视化的行列，一般索引为X轴数据，VALUE值为Y轴数据 show_data2=show_data2.sort_values() show_data2=marry_data["2019年"] show_data2=show_data2.iloc[:-1] x_axis_data=show_data2.index.tolist() y_axis_data=show_data2.values.tolist() from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px",height="700px")) .add_xaxis(x_axis_data) .add_yaxis("2019年结婚登记数量（万对）", y_axis_data) .reversal_axis() #进行轴的转换 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国2019年结婚登记数量（万对）")) ) c.render_notebook()为什么这个代码没有升序显示

在你修改代码时，将 `show_data2=show_data2.sort_values()` 放在了 `show_data2=marry_data["2019年"]` 的后面，这样的话排序并没有生效。你需要将这行代码放在读取数据和筛选数据之间，即在 `x_axis_data` 和 `y_axis_data` 定义之前：

import pandas as pd 
import numpy as np 
from pyecharts import options as opts 
from pyecharts.charts import Bar 

path_marry=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv" 
marry_data=pd.read_csv(path_marry) 
marry_data=marry_data.set_index(marry_data['地区']).drop(columns=["地区"])  
demo=marry_data.transpose()  
demo["全国合计"]=demo.sum(axis=1) 
marry_data=demo.transpose()  

show_data2=marry_data["2019年"] 
show_data2=show_data2.sort_values() # 将这行代码放在读取数据和筛选数据之间
show_data2=show_data2.iloc[:-1] 
x_axis_data=show_data2.index.tolist() 
y_axis_data=show_data2.values.tolist() 

c = (     
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px",height="700px"))     
    .add_xaxis(x_axis_data)     
    .add_yaxis("2019年结婚登记数量（万对）", y_axis_data)     
    .reversal_axis()    
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))     
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国2019年结婚登记数量（万对）"))      
) 

c.render_notebook()

这样的话，就可以升序排列展示了。

import pandas as pd def demo(raw_data,origin): df = pd.DataFrame(raw_data,index=origin) #转换成编程要求

`import pandas as pd` 这一行导入了Python的数据分析库pandas，通常在数据处理或数据分析项目中使用。`pd.DataFrame()` 函数是用来创建一个DataFrame对象，它是pandas库中的核心数据结构，类似于电子表格或SQL表，可以存储表格形式的数据。

函数 `demo` 的作用是接收两个参数：`raw_data` 和 `origin`。`raw_data` 可能是一个二维数组、字典列表或其他可用于构建DataFrame的数据结构；而 `origin` 作为DataFrame的索引，用于指定行标签。通过这两者，这个函数将`raw_data` 转换为一个DataFrame，并将`origin` 设置为它的行索引。

以下是函数内部的简要操作：

1. 将`raw_data` 转换为DataFrame，每行的数据对应原始数据的一条记录，列名通常来自数据本身的第一级键（如果`raw_data`是字典组成的列表）。
2. 使用`index=origin` 参数，设置新 DataFrame 的行索引为`origin`，这意味着DataFrame的每一行都将按照`origin`中的值来命名。

例如，如果你有如下的数据：

raw_data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
origin = ['row1', 'row2', 'row3']

demo(raw_data, origin)

它会生成这样的DataFrame：

          A      B
row1       1      4
row2       2      5
row3       3      6