x=df['Jersey Number'] print(x) x=x.dropna() #去除空白值 print(x) x1=x.groupby['Jersey Number'].count() plt.pie(x1) plt.show()

这段代码的作用是：

1. 输出DataFrame中'Jersey Number'列的数据；
2. 去除'Jersey Number'列中的空白值，并将结果赋给变量x；
3. 对x按'Jersey Number'列进行分组，并统计每组的数量，将结果赋给变量x1；
4. 用统计结果生成饼图，并显示出来。

需要注意的是，第三行代码应该是 `x1=x.groupby('Jersey Number').count()`，使用圆括号而不是方括号来调用`groupby`方法。另外，饼图的可读性可能不太好，因为数据分布可能会比较分散，建议使用其他类型的图表更好地展示数据。

相关问题

coding: utf-8 import pandas as pd #导入成绩数据 df = pd.read_excel('d: \data \grade.xls',sheet name='gradel') #所有值全为缺失值才删除 df1 = df.dropna(how='al1')#输出df1的前5行 print(df1.head()) #删除至少出现过两个缺失值的行 df1 = df.dropna(thresh=2,axis=0)#输出df1的前10行 print (df1.head (10)) #删除subset中指定的列含有缺失值的行df1 = df.dropna (subset=['exam']) #输出df1的前5行 print (df1.head()) #删除含有缺失值的列 print (df.dropna(axis=1)) #只要有缺失值就删除，并且直接在原数据上进行修改 df1 = df.dropna(how='any',inplace=True) print(df)是否有错

这段代码有一个小错误，即最后一行的 `df1 = df.dropna(how='any',inplace=True)`。`inplace=True` 参数会直接在原 DataFrame 上进行修改，因此不需要再将结果赋值给 `df1`。正确的写法应该是：

df.dropna(how='any', inplace=True)
print(df)

改写编码words=[] df = pd.read_excel("EcustNew.xls").astype(str) df.head() df.dropna() # 通过for循环遍历来进行所有标题的分词 for i, row in df.iterrows(): words.append(' '.join(jieba.cut(row['标题']))) # 将标题转换为数值型向量,建立词频矩阵 vect = CountVectorizer() X = vect.fit_transform(wor

ds)

words=[]
df = pd.read_excel("EcustNew.xls").astype(str)
df = df.dropna() # 去除缺失值

# 通过for循环遍历来进行所有标题的分词
for i, row in df.iterrows():
words.append(' '.join(jieba.cut(row['标题'])))

# 将标题转换为数值型向量,建立词频矩阵
vect = CountVectorizer()
X = vect.fit_transform(words)