import pyecharts map_show=df.groupby("地区")['法人单位从业人员'].sum() from pyecharts.charts import Map a=( Map() .add('法人单位从业人员数',maptype='四川',data_pair=[list(i)for i in zip(map_show.index,map_show.values)]) ) a.render_notebook()

这段代码的功能是使用pyecharts库绘制四川地区法人单位从业人员的分布图。首先，通过pandas库的groupby方法对数据按照地区进行分组，并计算每个地区的法人单位从业人员总数。然后，使用pyecharts库的Map类创建地图对象，并使用add方法添加数据。最后，使用render_notebook方法将图表渲染到Jupyter Notebook中。

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from pyecharts.charts import Map data=data3.apply(lambda x:tuple(x),axis=1).values.tolist() map_v = (Map() .add(series_name="",data_pair=data, maptype="world",is_map_symbol_show=False) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全球订单销量均值分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130,is_piecewise=True), )) map_v.render_notebook()加上注释

这段代码使用了 Python 中的 pyecharts 库，用于绘制地图可视化。首先通过 apply 函数将数据转换为列表形式，然后使用 Map 类创建地图对象 map_v。add() 方法用来添加数据，其中 series_name 用于指定系列名称，data_pair 用于指定数据，maptype 用于指定地图类型，is_map_symbol_show 用于隐藏地图上的标记。set_series_opts() 用于设置系列选项，is_show=False 表示不显示标签。set_global_opts() 用于设置全局选项，title_opts 表示设置标题，visualmap_opts 表示设置视觉映射选项，max_ 表示最大值，is_piecewise 表示是否分段显示。最后使用 render_notebook() 方法将地图渲染到 Jupyter Notebook 中。

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie df = pd.read_csv("D:\pythonProject2\eijing_AQI_2018.csv") rank_message = df.groupby(['Quality_grade']) rank_com = rank_message['Quality_grade'].agg(['count']) rank_com.reset_index(inplace=True) rank_com_last = rank_com.sort_values('count', ascending=False) attr = rank_com_last['Quality_grade'] v1 = rank_com_last['count'] pie = ( Pie() .add("空气质量", [list(z) for z in zip(attr, v1)], radius=[80, 180], tooltip_opts=opts.TooltipOpts(textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(align='center'), formatter='{a}' + '<br/>' + '{b}: {c} ({d}%)')) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2018年北京全年空气质量情况', pos_left='center'), legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='5%', pos_left='2%'), ) ) pie.render("北京全年空气质量等级占比饼图.html")

这段代码是使用 Python 中的 pandas 和 pyecharts 库绘制北京市 2018 年空气质量情况的饼图。首先使用 pandas 读取 csv 文件，然后按照空气质量等级进行分组统计，得到每个等级对应的数据个数。然后使用 pyecharts 中的 Pie 类创建饼图，设置数据源和参数，最后调用 render 方法生成 html 文件。