data_title = data_tuple[i][0]

这段代码是在上一段代码的基础上，在循环中获取当前日期的title。具体地，使用data_tuple[i]来获取title列表中第i个元素的值，这是一个包含title的元组。然后，使用data_tuple[i][0]来获取该元组中的第一个元素，也就是当前日期的title。将其赋值给data_title变量。

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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), ) )加上#的注释

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。

from pyecharts.charts import Map 
data=data3.apply(lambda x:tuple(x),axis=1).values.tolist() 
map_v = (Map() 
    # 添加数据
    .add(series_name="",data_pair=data, maptype="world",is_map_symbol_show=False) 
    # 设置系列选项
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 
    # 设置全局选项
    .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), 
    ) 
)

在 add() 方法中，series_name 用于指定系列名称，这里为空字符串；data_pair 用于指定数据，这里通过 apply 函数转换后得到；maptype 用于指定地图类型，这里是世界地图；is_map_symbol_show 用于隐藏地图上的标记。

在 set_series_opts() 中，label_opts 用于设置标签选项，这里 is_show=False 表示不显示标签。

在 set_global_opts() 中，title_opts 表示设置标题选项，这里 title="全球订单销量均值分布" 表示设置标题为全球订单销量均值分布；visualmap_opts 表示设置视觉映射选项，这里 max_=130 表示最大值为 130，is_piecewise=True 表示分段显示。

# 链接数据库 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='', charset='utf8', database='zhao_learn’) cursor = conn.cursor() # 根据日期提取评论title,把当日title取出来 for date in date_list: sql = 'select title from pre_yulun where date = %s' cursor.execute(sql, (date)) # 提取当日title并赋值给data_tuple变量 data_tuple = cursor.fetchall()

这段代码连接到了一个MySQL数据库，并且对于date_list列表中的每个日期，它从名为pre_yulun的数据表中提取了该日期的评论标题(title)。在此之前，这段代码定义了一个名为conn的连接对象，它连接到了本地主机(localhost)的MySQL数据库，用户为root，密码为空，使用了utf8编码，数据库名为zhao_learn。然后，这段代码定义了一个名为cursor的游标对象，它用于执行SQL查询。执行SQL查询时，将日期作为参数传递给查询语句，使用execute方法执行查询，并将结果存储在data_tuple变量中。