为以下代码注释import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt df = pd.read_csv("./911.csv") df["timeStamp"] = pd.to_datetime(df["timeStamp"]) temp_list = df["title"].str.split(": ").tolist() cate_list = [i[0] for i in temp_list] # print(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0],1))) df["cate"] = pd.DataFrame(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0], 1))) df.set_index("timeStamp", inplace=True) print(df.head(1)) plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) for group_name, group_data in df.groupby(by="cate"): # 对不同的分类都进行绘图 count_by_month = group_data.resample("M").count()["title"] _x = count_by_month.index print(_x) _y = count_by_month.values _x = [i.strftime("%Y%m%d") for i in _x] plt.plot(range(len(_x)), _y, label=group_name) plt.xticks(range(len(_x)), _x, rotation=45) plt.legend(loc="best") plt.show()

# 导入pandas和numpy模块
import pandas as pd
import numpy as np
# 导入pyplot模块
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取csv文件
df = pd.read_csv("./911.csv")

# 将时间戳转换为日期时间格式
df["timeStamp"] = pd.to_datetime(df["timeStamp"])

# 将title列按照冒号分割，并转换为列表
temp_list = df["title"].str.split(": ").tolist()
# 取出列表中每个元素的第一个值，即为该条数据的分类
cate_list = [i[0] for i in temp_list]

# 将分类作为新的一列添加到df中
df["cate"] = pd.DataFrame(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0], 1)))

# 将时间戳列设置为df的索引
df.set_index("timeStamp", inplace=True)

# 输出df的第一行数据
print(df.head(1))

# 绘制图表
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
for group_name, group_data in df.groupby(by="cate"):
    # 对不同的分类都进行绘图
    count_by_month = group_data.resample("M").count()["title"]
    _x = count_by_month.index
    _y = count_by_month.values
    # 将日期格式化为年月日形式
    _x = [i.strftime("%Y%m%d") for i in _x]
    plt.plot(range(len(_x)), _y, label=group_name)

# 设置x轴刻度和标签
plt.xticks(range(len(_x)), _x, rotation=45)

# 添加图例并显示图表
plt.legend(loc="best")
plt.show()

这段代码主要实现的功能是读取名为“911.csv”的文件，并对其中的数据进行分析和可视化。首先使用pandas库中的read_csv函数读取csv文件，然后将时间戳转换为日期时间格式，并将title列按照冒号分割为列表。接着，将每个列表元素的第一个值作为该条数据的分类，并将分类作为新的一列添加到df中。然后将时间戳列设置为df的索引，方便后续的时序分析。最后，使用matplotlib库中的pyplot模块绘制图表，对不同分类的数据分别进行时序分析，并将结果可视化。