mean_values.plot(kind='bar',subplots=True,layout=(3,4),figsize=(10,8))

这行代码是用来绘制一个柱状图的，其中：

- `mean_values` 是一个 pandas 的 Series，里面存储了要绘制的数据；
- `.plot()` 是 pandas 中的绘图函数；
- `kind='bar'` 表示绘制柱状图；
- `subplots=True` 表示将每个变量的图像分别绘制在不同的子图中；
- `layout=(3,4)` 表示绘制一个 3 行 4 列的子图；
- `figsize=(10,8)` 表示设置整个图像的大小为 10*8。

因此，执行这行代码会生成一个大小为 10*8 的柱状图，其中每个变量都对应着一个子图。

相关问题

mean_values.plot（）如何在plot函数中设置子图间距

可以在调用 `plot()` 函数前，使用 `subplots_adjust()` 方法设置子图间距。这个方法有几个参数可以调整，包括 `left`、`right`、`bottom`、`top`、`wspace` 和 `hspace`。其中，`wspace` 和 `hspace` 分别表示水平方向和垂直方向的子图间距。

例如，如果你想要设置水平方向的子图间距为 0.3，可以这样写：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
mean_values.plot(ax=ax)
plt.subplots_adjust(wspace=0.3)
plt.show()

这个例子中，我们首先创建了一个 `Figure` 对象和一个 `Axes` 对象，然后调用 `mean_values.plot()` 方法在 `Axes` 对象上绘制了图形。最后，我们调用 `subplots_adjust()` 方法设置了水平方向的子图间距为 0.3。

groups_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"]) #数据分组、数据运算和聚合 mean_unitprice = groups_unitprice_area.mean() mean_unitprice.index.name = "" fig = plt.figure(figsize=(12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylabel("单价(元/平米)",fontsize=14) ax.set_title("各区域二手房平均单价",fontsize=18) jzmj_result.plot(kind="bar", ax=ax, fontsize=12)如何让横坐标显示为各区域名称

要让横坐标显示为各区域名称，可以在绘图之前进行设置。你可以使用`ax.set_xticklabels()`函数来设置横坐标的标签。

在你的代码中，可以在`jzmj_result.plot(kind="bar", ax=ax, fontsize=12)`之前添加以下代码来设置横坐标的标签：

ax.set_xticklabels(mean_unitprice.index, rotation=45)

这里的`mean_unitprice.index`表示使用`mean_unitprice`的索引作为横坐标的标签。`rotation=45`表示将标签旋转45度，这样可以防止标签重叠。

完整的代码如下：

groups_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"])    #数据分组、数据运算和聚合
mean_unitprice = groups_unitprice_area.mean()
mean_unitprice.index.name = ""

fig = plt.figure(figsize=(12,7))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_ylabel("单价(元/平米)",fontsize=14)
ax.set_title("各区域二手房平均单价",fontsize=18)

ax.set_xticklabels(mean_unitprice.index, rotation=45)
mean_unitprice.plot(kind="bar", ax=ax, fontsize=12)

这样，横坐标就会显示为各区域名称，并且以45度的角度旋转，避免标签重叠。