df = data.sort_values(by="data",ascending=True)

这行代码是对一个名为 `data` 的 DataFrame 进行排序操作，按照 `data` 这一列的数值大小进行升序排列（即从小到大）。

更具体地说，`sort_values` 方法中的 `by` 参数指定按照哪一列排序，`ascending` 参数指定是否升序排列。在这行代码中，`ascending=True` 表示升序排列。

排序结果会返回一个新的 DataFrame，原来的 `data` DataFrame 不会被修改。

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def query(request): try: context = { 'segment': 'index' } goodss = [] good = {} # crawl(keyword) df = pd.read_csv('res2.csv',header=None) thread_num = request.GET.get('sort') query = request.GET.get('query') print(thread_num) if not query =='': df = df.loc[df[2].str.contains(query)] if thread_num == 'value_up': df = df.sort_values(by = [1],ascending=False) elif thread_num == 'value_down': df = df.sort_values(by = [1],ascending=True) elif thread_num == 'title': df = df.sort_values(by = [2],ascending=True) for data in df.values.tolist(): good['price'] = data[1] good['store'] = data[3] good['title'] = data[2] good['platform'] = '京东' good['pic_url'] = 'https://www.baidu.com' goodss.append(copy.copy(good))

这是一个 Python 的 Django 框架的视图函数，用于处理用户的查询请求。函数首先将一个空的列表 `goodss` 和一个空的字典 `good` 初始化。然后从文件 'res2.csv' 中读取数据，将用户查询的关键词 `query` 和排序方式 `thread_num` 获取到。如果用户有输入查询关键词，则使用 Pandas 库对数据进行筛选，只保留包含查询关键词的行。根据用户选择的排序方式，使用 Pandas 库对数据进行排序。最后将每一行数据封装成一个字典 `good`，并将该字典拷贝到列表 `goodss` 中，最终将 `goodss` 列表作为上下文参数传递给模板进行渲染。

Genre_data_NA = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='NA_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('NA_Sales',ascending=False) Genre_data_EU =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='EU_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('EU_Sales',ascending=False) Genre_data_JP = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False) Genre_data_Other =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='Other_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Other_Sales',ascending=False) Genre_data_NA # Genre_data_DF = pd.concat([Genre_data_NA,Genre_data_EU,Genre_data_JP,Genre_data_Other],axis = 1) data=Genre_data_NA Genre_name = data._stat_axis.values.tolist() # explodes=[0.1,0.1,0.1,0.1] plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(2,2,1) plt.pie(x=Genre_data_NA,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("北美地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,2) plt.pie(x=Genre_data_EU,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("欧洲地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,3) plt.pie(x=Genre_data_JP,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("日本地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,4) plt.pie(x=Genre_data_Other,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("其它地区的不同类型游戏销售额") plt.show()

这段代码使用了 `pandas` 和 `matplotlib` 来创建一个包含四个子图的图表，用于可视化同地区（北美、欧洲日本和其他地区）的游戏销售额按游戏类型进行的分布情况。

首先，通过 `data.pivot_table()` 创建了四个数据表格 `Genre_data_NA`、`Genre_data_EU`、`Genre_data_JP` 和 `Genre_data_Other`，分别代表北美、欧洲、日本和其他地区的不同游戏类型的销售额。

然后，通过 `data._stat_axis.values.tolist()` 获取游戏类型的名称，并存储在变量 `Genre_name` 中。

接下来，使用 `plt.figure(figsize=(10,10))` 创建一个大小为 10x10 的图表。

然后，使用 `plt.subplot(2,2,1)` 创建第一个子图，并设置其位置为 2x2 的矩阵中的第一个位置。

通过 `plt.pie()` 绘制饼图。通过 `x=Genre_data_NA` 将销售额作为饼图的值，通过 `labels=Genre_name` 将游戏类型作为饼图的标签，通过 `autopct="%0.1f%%"` 设置百分比显示格式，通过 `shadow=True` 添加阴影效果。

使用 `plt.title()` 设置第一个子图的标题为 "北美地区的不同类型游戏销售额"。

接下来，重复上述步骤，在不同的位置创建剩下的三个子图，并设置标题为 "欧洲地区的不同类型游戏销售额"、"日本地区的不同类型游戏销售额"、"其他地区的不同类型游戏销售额"。

最后一行的 `plt.show()` 用于显示图表。