import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # import numpy as np datas = pd.read_csv('jdsj.csv',encoding='utf-8') qsz = datas.sort_values(by=['月销量'],ascending=False) qsz =qsz[qsz['月销量'] != 0] # qsz = qsz.replace(0, np.nan) # qsz = qsz.dropna(how='any',axis=0) # qsz = qsz.replace(np.nan, 0) # qsz['月销量'][qsz['月销量']>3000]=qsz.describe().at['std','月销量'] # qsz['月销量'][qsz['月销量']<300]=qsz.describe().at['75%','月销量'] # qsz1 = plt.scatter(x=qsz['价格'], y=qsz['月销量']) # plt.show(qsz1) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] qsz_s = qsz[0:10] br = plt.bar(x=qsz_s['景点名称'], height=qsz_s['月销量'],width=0.9) plt.xticks(rotation=40) plt.figure(figsize=(20,8),dpi = 80) plt.savefig('D:/BaiduNetdiskDownload/1.png') plt.show(br)
时间: 2023-10-13 11:04:46 浏览: 52
在这段代码中,你首先使用 pandas 库将 csv 文件读入为一个 DataFrame 对象。然后,你使用 sort_values() 函数将 DataFrame 按照 '月销量' 进行降序排列,并且过滤掉了月销量为 0 的行。
接下来,你使用 Matplotlib 库绘制了一个柱状图,并保存为一个 png 文件。在绘制柱状图之前,你设置了中文字体为 SimHei,并且使用了 plt.xticks() 函数调整了 x 轴标签的旋转角度。最后,你使用 show() 函数显示图表。
值得注意的是,在绘制柱状图之前,你应该先调用 plt.figure() 函数设置图表的尺寸和 dpi,然后再绘制图表。另外,你在保存图表之前调用了 show() 函数,这可能会导致保存的图表为空白。应该将 show() 函数放在保存图表之后。
除了以上问题,这段代码看起来没有其他明显的错误。如果你遇到了什么问题,可以提出来让我帮你解决。
相关问题
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np
import pandas as pd是Python中用于数据分析和处理的库,它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。通过使用pd别名,我们可以方便地引用pandas库中的函数和类。
matplotlib.pyplot是Python中用于绘制图表和可视化数据的库。通过使用plt别名,我们可以方便地引用matplotlib.pyplot库中的函数和类。
%matplotlib inline是Jupyter Notebook中的魔术命令,它用于在Notebook中显示matplotlib绘制的图表。这个命令告诉Notebook将图表直接嵌入到输出单元格中,而不是弹出一个新窗口显示图表。
import numpy as np是导入NumPy库,NumPy是Python中用于科学计算的库,它提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中,NumPy是Python中用于科学计算的基础库,提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库,提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,提供了各种绘图工具和图表类型,可以用于生成各种静态和动态的图表。
以下是一个简单的例子,展示如何使用这三个库绘制一个柱状图:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]
# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)
# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)
# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')
# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')
# 显示图表
plt.show()
```
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