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.charts import Scatter from pyecharts import options as opts # 将电影上映年份转换为四位数的年份格式 df['上映年份'] = df['上映年份'].str[:4] # 使用 groupby 聚合数据 data = df.groupby('上映年份').agg({'评分人数': 'sum', '电影评分': 'mean'}).reset_index() # 绘制散点图 scatter = ( Scatter() .add_xaxis(data['上映年份'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['电影评分'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .add_yaxis("评分人数", data['评分人数'].tolist(), symbol_size=10, yaxis_index=1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影年份评分人数散点图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份', type_="category"), yaxis_opts=[ opts.AxisOpts(name='电影评分', type_="value"), opts.AxisOpts(name='评分人数', type_="value", position="right") ], datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True, range_start=0, range_end=20, orient='horizontal')] ) ) scatter.render_notebook()报错TypeError: cannot convert dictionary update sequence element #0 to a sequence 修改代码

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Scatter
from pyecharts import options as opts

# 将电影上映年份转换为四位数的年份格式
df['上映年份'] = df['上映年份'].astype('str').str[:4]

# 使用 groupby 聚合数据
data = df.groupby('上映年份').agg({'评分人数': 'sum', '电影评分': 'mean'}).reset_index()

# 绘制散点图
scatter = (
Scatter()
.add_xaxis(data['上映年份'].tolist())
.add_yaxis("电影评分", data['电影评分'].tolist(),
symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.add_yaxis("评分人数", data['评分人数'].tolist(),
symbol_size=10, yaxis_index=1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="电影年份评分人数散点图"),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份', type_="category"),
yaxis_opts=[
opts.AxisOpts(name='电影评分', type_="value"),
opts.AxisOpts(name='评分人数', type_="value", position="right")
],
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True, range_start=0, range_end=20, orient='horizontal')]
)
)

scatter.render_notebook()