帮我做一个 python 的关于我国能源分布的可视化分析

好的，下面是一个基于 Python 的可视化分析我国能源分布的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 导入数据
data = pd.read_csv("energy_distribution.csv")

# 查看数据前几行
print(data.head())

# 绘制能源分布饼图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie(data["能源分布"], labels=data["能源类型"], autopct="%1.1f%%")
plt.title("我国能源分布")
plt.show()

# 绘制能源消费量柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(data=data, x="能源类型", y="能源消费量")
plt.title("我国能源消费量")
plt.xlabel("能源类型")
plt.ylabel("能源消费量（万吨标准煤）")
plt.show()

其中，`energy_distribution.csv` 是包含我国能源分布数据的 CSV 文件，包括“能源类型”和“能源分布”两列数据。代码中使用了 Pandas 库读取数据，使用 Matplotlib 和 Seaborn 库绘制了能源分布饼图和能源消费量柱状图。你可以根据自己的需求进行数据和图表的调整和优化。

相关问题

帮我做一个 python 中国能源分布的可视化分析

好的！下面是一个简单的Python能源分布可视化分析的代码示例，需要使用到Pandas，Matplotlib和Seaborn库。

首先，我们需要准备数据。以下是一个示例数据集：

import pandas as pd

data = {
    'region': ['华北', '东北', '华东', '华南', '西南', '西北'],
    'coal': [34, 23, 42, 18, 12, 29],
    'oil': [12, 14, 24, 16, 8, 7],
    'natural_gas': [8, 5, 12, 9, 3, 2],
    'nuclear': [4, 3, 6, 2, 1, 2],
    'hydro': [20, 16, 18, 23, 11, 28],
    'solar': [2, 1, 3, 2, 1, 1],
    'wind': [6, 3, 6, 5, 2, 2]
}

df = pd.DataFrame(data)

现在，我们可以开始创建可视化图表了。以下是一个简单的代码示例，可以绘制一个堆叠条形图，显示各地区的能源分布情况：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set_style('whitegrid')

# 绘制堆叠条形图
df.set_index('region').plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(10, 6))

# 添加标签和标题
plt.title('中国能源分布情况')
plt.xlabel('地区')
plt.ylabel('能源分布（单位：%）')

plt.show()

这段代码将数据集转换为Pandas DataFrame对象，并使用Seaborn库设置样式。然后，我们使用DataFrame的plot()方法绘制一个堆叠条形图，显示各地区的能源分布情况。最后，我们添加了标签和标题，然后使用Matplotlib库的show()函数显示图表。

你可以根据自己的需求调整图表的样式和布局。希望这个示例能帮助你开始可视化分析。

帮我写一个Python pandas和matplotlib数据可视化

首先，需要安装pandas和matplotlib库。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，使用pandas读取数据，并用matplotlib绘图。

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制折线图
data.plot(kind='line',x='x',y='y')
plt.show()

如果是其他格式的文件，可以使用其他读取方式，比如读取excel文件

data = pd.read_excel('data.xlsx')

如果想要绘制其他类型的图，可以使用其他plot函数，比如绘制条形图

data.plot(kind='bar',x='x',y='y')
plt.show()

还可以用matplotlib来自定义绘图的样式，比如添加图例、坐标轴标签等

plt.plot(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Title')
plt.show()

注意这里是用 matplotlib.pyplot.plot绘制的，而不是pandas的plot函数。
希望这些代码能帮助你完成你的可视化任务。