# 统计每年的平均评分 data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() # 绘制折线图 line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份',type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='电影评分',type_="value"), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True,range_start=0,range_end=20,orient='horizontal')], # 添加区域缩放 ) # 缩放区域空值条所放的位置 ) line.render_notebook() 将其改为年份评分人数散点图

可以使用散点图来展示每年的评分和评分人数的关系，代码如下：

# 统计每年的平均评分和评分人数
data = pd.concat([dates_year, dates_ratings, dates_votes], axis=1)
data.columns = ['year', 'rating', 'votes']
data = data.groupby('year').agg({'rating': 'mean', 'votes': 'sum'}).reset_index()

# 绘制散点图
scatter = (
    Scatter()
    .add_xaxis(data['year'].tolist())
    .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .add_yaxis("评分人数", data['votes'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="电影年份评分人数散点图"),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份', type_="category"),
        yaxis_opts=[
            opts.AxisOpts(name='电影评分', type_="value"),
            opts.AxisOpts(name='评分人数', type_="value", position="right")
        ],
        datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True, range_start=0, range_end=20, orient='horizontal')]
    )
)

scatter.render_notebook()

这样就可以得到一张电影年份评分人数散点图，其中横轴表示年份，左纵轴表示电影评分，右纵轴表示评分人数。