df_selected = data.loc[(data['贸易伙伴名称']=='韩国'),['商品名称','人民币']] count =df_selected['人民币'] fig = plt.figure( figsize=(12,10), FigureClass=Waffle, rows=10, columns=20, values=count, legend=df_selected['商品名称'] ) plt.show()不显示图像

可能有几种原因导致图像不显示：

1. 没有导入 matplotlib.pyplot 库，可以尝试在代码开头加上 `import matplotlib.pyplot as plt`

2. 没有正确安装 waffle 库，可以尝试在终端输入 `!pip install pywaffle` 来安装该库

3. plt.show() 没有被正确调用，可以尝试在 plt.show() 前加上 `%matplotlib inline`

4. 代码中有其他错误，导致程序无法正常运行，可以尝试检查代码中是否有错误并进行修正。

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import pandas as pd from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit df = pd.read_csv('horse_race_data.csv') gss = GroupShuffleSplit(test_size=.40, n_splits=1, \ random_state=7).split(df, groups=df['id']) # 生成训练集和验证集的索引 X_train_inds, X_test_inds = next(gss) train_data= df.iloc[X_train_inds] X_train = train_data.loc[:, ~train_data.columns.isin(['id','rank'])] y_train = train_data.loc[:, train_data.columns.isin(['rank'])] test_data= df.iloc[X_test_inds] X_test = test_data.loc[:, ~test_data.columns.isin(['rank'])] y_test = test_data.loc[:, test_data.columns.isin(['rank'])]

这段代码是使用pandas和sklearn库来处理horse_race_data.csv文件中的数据，并将其划分为训练集和验证集。首先，使用pandas读取csv文件并存储为DataFrame对象df。然后，使用GroupShuffleSplit函数将数据集按照指定的组进行划分，其中test_size参数设置为0.40，表示将40%的数据划分为验证集，n_splits参数设置为1，表示只进行一次划分，random_state参数设置为7，用于生成随机数种子以确保可重复性。接下来，通过调用next函数获取生成的划分索引，将索引分别应用于训练集和验证集，并将特征和标签分开存储。最后，将训练集和验证集的特征和标签分别存储在X_train、y_train、X_test和y_test变量中。

data1=df_train.loc[(df_train['LABEL']==0)] data2=df_train.loc[(df_train['LABEL']==1)] x=data1["REVIEW_ID"] y=data1["RATING"] x1=data2["REVIEW_ID"] y2=data2["RATING"] plt.xlabel("REVIEW_ID") plt.ylabel("RATING") plt.show()

这是一段 Python 代码，通过 Pandas 和 Matplotlib 库来对数据进行可视化。假设 df_train 是一个 Pandas DataFrame，其中包含了一些电影评论的数据，包括 REVIEW_ID 和 RATING 两个字段。这段代码的作用是将 LABEL 为 0 和 1 的两类评论的 REVIEW_ID 和 RATING 分别取出，然后用 Matplotlib 画出它们的散点图，横轴为 REVIEW_ID，纵轴为 RATING。通过观察散点图，我们可以初步了解两类评论的分布情况和可能存在的差异。