给定数据文件 vgsales.csv ，文件 中存储了游戏软件 的销售数据 。Platform 列 数 据表示游戏软件适用 的平台 ，编写程序实现 ：通过饼图显示 各平台游戏软件数量 的 分 布情况 （注意只统计数量排名 前 5 的平台 ） ，示例 如 图所示,用Python代码实现

好的，我会帮您实现这个问题。首先，我们需要使用 pandas 库读取 vgsales.csv 文件中的数据。接下来，我们可以使用 matplotlib 库绘制饼图来显示各平台的游戏软件数量分布情况。

以下是实现代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('vgsales.csv')

# 统计各平台游戏软件数量
platform_count = data['Platform'].value_counts()

# 取出数量排名前5的平台
top_platforms = platform_count[:5]

# 绘制饼图
plt.pie(top_platforms, labels=top_platforms.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Top 5 Gaming Platforms')
plt.show()

运行以上代码后，将会显示出数量排名前 5 的平台游戏软件数量的饼图。

相关问题

.给定数据文件 vgsales.csv，文件中存储了游戏软件的销售数据。Platform 列数 据表示游戏软件适用的平台，编写程序实现：通过饼图显示各平台游戏软件数量的分 布情况

好的，您可以使用 Python 的 pandas 和 matplotlib 库来实现此功能。以下是一个简单的程序示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('vgsales.csv')

# 统计各平台的游戏数量
platform_counts = df['Platform'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(platform_counts.values, labels=platform_counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Video Game Sales by Platform')
plt.show()

这个程序首先使用 pandas 库的 `read_csv()` 函数读取数据文件。然后，它使用 `value_counts()` 函数统计了各个平台的游戏数量，并将结果保存在 `platform_counts` 变量中。

最后，程序使用 matplotlib 库的 `pie()` 函数绘制了饼图，其中 `values` 参数是各平台游戏数量的值，`labels` 参数是各平台名称，`autopct` 参数是每个扇形区域显示的百分比值。`title()` 函数用于设置图表标题，`show()` 函数将图表显示出来。

您只需要将数据文件命名为 `vgsales.csv` 并确保程序与数据文件在同一目录下即可运行。

给定数据文件 vgsales.csv ，文件 中存储了游戏软件 的销售数据 。Platform 列 数 据表示游戏软件适用 的平台 ，编写程序实现 ：通过饼图显示 各平台游戏软件数量 的 分 布情况 （注意只统计数量排名 前 5 的平台 ）

好的，我可以帮你编写这个程序。首先，需要导入 pandas 和 matplotlib 两个库。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，读取数据文件 vgsales.csv，并统计各平台游戏软件数量并排序。只保留数量排名前 5 的平台。

df = pd.read_csv('vgsales.csv')
platform_counts = df['Platform'].value_counts().sort_values(ascending=False).head(5)

最后，使用 matplotlib 绘制饼图。

plt.pie(platform_counts, labels=platform_counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Top 5 Platforms by Game Count')
plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('vgsales.csv')
platform_counts = df['Platform'].value_counts().sort_values(ascending=False).head(5)

plt.pie(platform_counts, labels=platform_counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Top 5 Platforms by Game Count')
plt.show()

运行程序，即可得到分布情况的饼图。