import pandas as pd import numpy as np from pyecharts.charts import Bar import pyecharts.options as opts path_marry = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv" path_divorse = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv" marry_data = pd.read_csv(path_marry) divorse_data = pd.read_csv(path_divorse) divorse_data = divorse_data.set_index(divorse_data["地区"]).drop(columns=["地区"]) show_data2 = marry_data["2019年"] show_data3 = divorse_data["2019年"] show_data4=pd.DataFrame() show_data4["结婚登记数"]=show_data2 show_data4["离婚登记数"]=show_data3 show_data4["结婚登记数占比"]=show_data4["结婚登记数"]/show_data4.sum(axis=1) show_data4["离婚登记数占比"]=1-show_data4["结婚登记数占比"] x_axis_data = show_data3.index.tolist() y_axis_data1 = show_data2.values.tolist() y_axis_data2 = show_data3.values.tolist() c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="700px")) .add_xaxis(x_axis_data) .add_yaxis( "2019年结婚登记数量（万对）" , y_axis_data1 ,stack="happy" ,itemstyle_opts={"color":"#006400"} ) .add_yaxis( "2019年离婚登记数量（万对）" , y_axis_data2 ,stack="happy" ) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省2019年结婚登记数量（万对）") ,legend_opts=opts.LegendOpts( pos_left="40%" ,orient="vertical" ) ) ) c.render_notebook()请对这段代码修改，转为显示2个y变量的占比（总和为1）

import pandas as pd.docx

pd_split_train_test.rar_pandas_pandas对数据分类_pd.split_split_数据分类

PyCharm 无法 import pandas 程序卡住的解决方式

问题描述：之前一直用习惯了jupyter notebook ,今天换一下IDE，直接用Pycharm，结果发现在import pandas 的时候，虽然不报错，但是程序无法运行比如这个代码，只能打印出第一句开始读取，之后程序一直运行，但不...

import pandas as pd import numpy as np path_marry=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv" path_divorse=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv" marry_data=pd.read_csv(path_marry) divorse_data=pd.read_csv(path_divorse) marry_data=marry_data.set_index(marry_data['地区']).drop(columns=["地区"]) #将索引变成地区 demo=marry_data.transpose() #transpose可以实现行列互换 demo["全国合计"]=demo.sum(axis=1) #沿着1轴相加 marry_data=demo.transpose() #取出要可视化的行列，一般索引为X轴数据，VALUE值为Y轴数据 show_data2=marry_data["2019年"] show_data2=show_data2.iloc[:-1] x_axis_data=show_data2.index.tolist() y_axis_data=show_data2.values.tolist() from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px",height="700px")) .add_xaxis(x_axis_data) .add_yaxis("2019年结婚登记数量（万对）", y_axis_data) .reversal_axis() #进行轴的转换 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国2019年结婚登记数量（万对）")) ) c.render_notebook()我想让数据升序展示，请帮我修改代码

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar path_marry=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv" marry_data=pd.read_csv(path_marry) marry_...

import pandas as pd import numpy as np from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts # 读取数据文件 data = pd.read_csv('各省高考人数2.0.csv', encoding='utf-8') maps=( Map(opts.InitOpts(width="1400px",height="700px",theme='westeros')) .add("省份",#系列名称 [list(i) for i in zip (data['省份'],data['人数/万'])], "china", is_map_symbol_show=False,#省份处不显示小红点 ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="2023年各省高考人数",#标题 title_textstyle_opts==optsTextStyleOpts(font_size=20),#字体大小 pos_left='20%', pos_top='5%'),#标题位置 legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),#不显示图例 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150.0, is_piecewise=True, split_number=4,#将数据分为四段 range_text=['人数/万',''],#图例显示文字单位 range_color=["#d9ecf2","#a2d5f2","#e8ffc1","#a5ecd7"], pos_left='20%', pos_top='70%', ), )) maps.render("./2023各省高考人数.html")显示positional argument follows keyword argument帮我修改一下程序

from pyecharts import options as opts # 读取数据文件 data = pd.read_csv('各省高考人数2.0.csv', encoding='utf-8') maps=( Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px",height="700px",theme='westeros...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'] plt.rcParams['font.serif']=['KaiTi'] import seaborn as sns sns.set_style("darkgrid",{"font.sans-serif":['KaiTi','Arial']}) import warnings from pylab import * from pyecharts.charts import * from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode import textwrap warnings.filterwarnings("ignore") %matplotlib inline df = pd.read_csv(r"JD_消费者数据20180201-20180415.csv", sep=',') df.head()解释这段代码

这段代码是用于读取一个名为"JD_消费者数据20180201-20180415.csv"的csv文件，并将其转换为一个名为"df"的Pandas数据框。然后，代码对数据框进行了一系列的数据可视化处理，包括设置绘图字体、导入Seaborn库进行样式...

请修改以下代码： import pandas as pdimport numpy as np # 新增代码import statsmodels.api as smfrom pyecharts.charts import Lineimport pyecharts.options as opts# 将weather.csv文件的内容追加到weather2.csv中with open('weather2.csv', 'ab')as f: f.write(open('weather.csv', 'rb').read())# 读取数据df = pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030', dtype={'最高气温': np.float64}) # 修改代码# 建立ARIMA模型model = sm.tsa.ARIMA(df['最高气温'], order=(2, 1, 1))result = model.fit()# 预测下一年的天气情况forecast = result.forecast(steps=365)# 绘制预测结果的折线图line = Line()line.add_xaxis(pd.date_range(start='2023-01-01', periods=365))line.add_yaxis('预测最高气温', forecast, is_smooth=True)line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='2022年西安每月最高气温与最低气温平均数'), legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='15%', pos_left='2%'),)line.render('weathers5.html') 错误有： TypeError: Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('float64') according to the rule 'safe' ValueError: could not convert string to float: '最高气温'

from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts # 将weather.csv文件的内容追加到weather2.csv中 with open('weather2.csv', 'ab') as f: f.write(open('weather.csv', 'rb').read()) # ...

#coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd from pyecharts.charts import Geo value = [20,30,40,60,70,80,90,100,10] attr = ['荆州','长沙','渭南','临汾','十堰','唐山','郴州','铜陵','呼和浩特'] geo = Geo("全国各地销售量图",width=1200,height=600) geo.add("各网点销售量",attr,value,type="effectScatter",border_color="#ffffff",symbol_size=20,\ is_label_show=True,label_text_color="#00FF00",label_pos="inside",symbol="circle",\ symbol_color="FF0000",geo_normal_color="#006edd",geo_emphasis_color="#0000ff") geo.show_config() geo.render("geo.html")修改代码，解决 init() got an unexpected keyword argument 'width'这个问题

from pyecharts import options as opts value = [20,30,40,60,70,80,90,100,10] attr = ['荆州','长沙','渭南','临汾','十堰','唐山','郴州','铜陵','呼和浩特'] geo = Geo() geo.add( "各网点销售量", ...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.commons.utils import JsCode js_code_formatter_01=""" function(param){ return Number(param.value).toFixed(2); } """ show_data1=marry_data.loc["全国合计"] x_axis_data=pd.Series(show_data1.index).apply(lambda x:x[:-1]).values.tolist() #保留2位的方法（1） y_axis_data=show_data1.apply(lambda x:round(x,2)).values.tolist() y_axis_data=show_data1.values.tolist() c = ( Bar( init_opts=opts.InitOpts( width="1000px",height="400px",theme="dark" ) ) #创建柱状图对象，可设置背景，大小等基础属性 .add_xaxis(x_axis_data) #Faker.choose()生成随机的文字标签，Faker.values()则是生成随机的数字,position调整位置,rotate调整文字方向 # .add_yaxis("全国数据分布", y_axis_data ,label_opts=opts.LabelOpts(position="inside",rotate=90,color="yellow",font_size=12,font_weight="blod",formatter=JsCode(js_code_formatter_01))) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国结婚登记数量", subtitle="万对"),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right") ,visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=show_data1.max(),min_=show_data1.min(),range_color=['#3867d6','#45aaf2','#0fb9b1','#26de81','#fed330','#fa8231','#eb3b5a']) , markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(name="平均值",type_="average"), opts.MarkLineItem(name="最小值",type_="min")]) ) #visualmap是设置颜色映射，即可调整颜色 #legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right")可以调整图例的位置，不仅可用left,right等还可用数字如 20%代表距左边图形20%的位置 #notebook中可用c.render_notebook()方法用前先要把pyechar中的render删除 c.render_notebook()这段代码报错，请帮我修改

1. 检查您是否已正确导入 pyecharts、pandas、numpy 库文件。 2. 检查您的数据变量 marry_data 是否已正确定义。 3. 检查您的代码中是否有语法错误或拼写错误。此外，您提到代码报错，请将报错信息提供给我，以便...

python动态演示数据gdp_Python可视化地图：2019年粤港澳GDP情况(pyecharts地理图表)

import numpy as np import random from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts.commons...

从这Python第三方库：Requests，BeautifulSoup，NumPy，pandas，Matplotlib， Turtle库，jieba分词，WordCloud词云，pyecharts库中写一个股票分析的Python代码

from pyecharts import options as opts # 从新浪财经获取股票数据 def get_stock_data(stock_code): url = 'https://finance.sina.com.cn/realstock/company/{}/nc.shtml'.format(stock_code) response = ...

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from pyecharts import options as opts # 读取已知数据，将最高温度和最低温度分别存储到DataFrame中 df_high = pd.read_csv('high_temperature.csv', header=None, names=['date', 'high_temperature']) df_low =...

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