import pandas as pdimport echarts# 读取Excel文件data = pd.read_excel('C:\Users\zwj\Desktop\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx')# 提取评分和评分人数列数据ratings = data['评分']num_of_ratings = data['评分人数']# 绘制雷达图chart = echarts.Radar('豆瓣图书评分')chart.config(schema=[{'name': '评分', 'max': 10}, {'name': '评分人数', 'max': 1000000}])chart.add('豆瓣图书', [list(zip(ratings, num_of_ratings))])chart.render()将以上代码中的echarts用anaconda中有的库替换
时间: 2023-06-17 14:08:08 浏览: 73
可以使用 pyecharts 库来替换 echarts,具体操作如下:
```python
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Radar
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('C:\Users\zwj\Desktop\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx')
# 提取评分和评分人数列数据
ratings = data['评分']
num_of_ratings = data['评分人数']
# 绘制雷达图
chart = Radar()
chart.add_schema(schema=[{'name': '评分', 'max': 10}, {'name': '评分人数', 'max': 1000000}])
chart.add('豆瓣图书', [list(zip(ratings, num_of_ratings))])
chart.render('豆瓣图书评分.html')
```
需要注意的是,pyecharts 库需要将图表保存为 html 文件,因此在最后一行添加了 `.render('豆瓣图书评分.html')`。
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import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 拟合模型 model.fit(X, y) # 预测结果 y_pred = model.predict(X)修改错误
在这段代码中,`X` 与 `y` 的赋值存在错误,应该将 `y` 的赋值改为 `data.iloc[:, 5].values`,即选取 Excel 文件中第 6 列数据作为输出。同时,在进行预测之前应先进行模型拟合,因此应该将 `model.fit(X, y)` 的代码移到 `model.predict(X)` 之前。修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4')
# 把数据分成输入和输出
X = data.iloc[:, 0:5].values
y = data.iloc[:, 5].values
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X, y)
# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X)
# 打印预测结果
print(y_pred)
```
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。