w_data=nwy_data.groupby('update_time')['sale_count'].sum(),q_data=data.groupby('update_time')['sale_count'].sum()做出双坐标系图

好的，您可以使用以下代码来绘制双坐标系图：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制第一条线（左坐标轴）
color = 'tab:red'
ax1.set_xlabel('Update Time')
ax1.set_ylabel('Sale Count (w_data)', color=color)
ax1.plot(w_data.index, w_data.values, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

# 绘制第二条线（右坐标轴）
ax2 = ax1.twinx()
color = 'tab:blue'
ax2.set_ylabel('Sale Count (q_data)', color=color)
ax2.plot(q_data.index, q_data.values, color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

# 添加标题、图例等
plt.title('Sale Count Comparison')
plt.legend(['w_data', 'q_data'])
plt.show()

请确保您已经将 `w_data` 和 `q_data` 数据加载到了代码中，并且已经导入了 `matplotlib` 库。

相关问题

w_data=nwy_data.groupby('update_time')['sale_count'].sum()只想要数值

如果你想要的只是 w_data 中的数值，可以使用 w_data.values 来获取一个 NumPy 数组，该数组包含了 w_data 中的所有数值。例如：

import numpy as np
w_data_values = np.array(w_data.values)

此时，你可以使用 w_data_values 来访问 w_data 中的数值，例如：

print(w_data_values[0])  # 访问第一个数值
print(w_data_values[-1])  # 访问最后一个数值

注意：此时你已经没有了 w_data 中的索引信息，只剩下数值。如果你需要同时访问索引信息和数值，可以使用 w_data.items()，它会返回一个迭代器，每次迭代返回一个元组，包含了索引和对应的数值。例如：

for index, value in w_data.items():
    print(index, value)

这样可以依次输出所有的索引和对应的数值。

{"code":200,"message":"成功","data":{"access_token":"eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJleHAiOjE2ODY2NDUwMzIsInVzZXJfbmFtZSI6IjAwMzgzMSIsImp0aSI6ImQwZmUyMzgwLTc2MzEtNDA1Ny04NWY5LWM4ZTk1ZWNmMWE5ZSIsImNsaWVudF9pZCI6ImJhc2V1cyIsInNjb3BlIjpbImFsbCJdfQ.lMKp

这是一个JSON格式的数据，其中包含一个access_token字段，值为一个长字符串。这个access_token可能是用于API接口认证或授权的。其它字段包括code、message和data，其中code表示状态码，200表示成功；message为提示信息，成功则为"成功"；data包含了额外的数据信息，包括access_token等。