import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.lines import lineStyles df=pd.read_excel('/Users/ricky/Desktop/cars.xlsx') print(df.head(100)) column_of_interest=df['Brand'] Brand_counts=column_of_interest.value_counts() plt.figure(figsize=(8,6)) plt.pie(Brand_counts,labels=Brand_counts.index,autopct='%1.1f%%',startangle=90) plt.title('Pie Chart of Brands') plt.axis('equal')#Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle plt.show() df_audi=df[df["Brand"]=="奥迪"].copy() df_audi["Sec_price"]=df_audi["Sec_price"].astype(float) df_audi["Boarding_time"]=df_audi["Boarding_time"].apply(lambda x:int(x) if str(x).isdigit() else None).dropna() df_audi_sorted=df_audi.sort_values("Boarding_time") plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(df_audi_sorted["Boarding_time"],df_audi_sorted["Sec_price"],marker='o',linestyle='-',color='blue') plt.title("奥迪二手车价格随上牌时间变化趋势") plt.xlabel("上牌时间（天/单位)") plt.ylabel("二手价格（万元）") plt.grid(True) plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.show()

<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们的Python代码问题。用户提供的代码主要涉及数据分析和可视化，特别是使用Pandas和Matplotlib生成饼图和折线图。根据之前的对话历史，用户之前遇到了饼图标签不显示的问题，现在可能又遇到了新的问题，或者需要进一步优化他们的图表。 首先，我需要仔细阅读用户当前的代码，看看有没有潜在的问题。用户首先导入了必要的库，读取Excel文件，并打印了前100行数据。这一步可能是在检查数据是否正确加载，确保数据中存在预期的列，比如“Brand”。 接下来，用户创建了一个饼图，使用“Brand”列的数据。根据之前的解决方案，用户可能已经处理了数据中的缺失值和格式问题，但需要确认当前的代码是否包含了这些修正。例如，用户是否填充了缺失值，转换了数据类型，或者处理了字符串空格？当前的代码中没有显示这些步骤，这可能导致饼图标签仍然无法显示，尤其是如果数据中存在缺失或格式错误的话。 然后，用户筛选了品牌为“奥迪”的数据，并进行了数据清洗。将“Sec_price”转换为浮点数，处理了“Boarding_time”列，将其转换为整数并删除了无效值。接着对数据按“Boarding_time”排序，并生成折线图。这里可能存在几个问题：首先，“Boarding_time”的单位是“天/单位”，但用户是否确保数据是正确的？例如，是否所有值都是有效的数字，转换过程中有没有错误？其次，绘制折线图时，X轴的数据是否有序？因为用户已经进行了排序，所以应该没问题，但需要确认排序是否正确执行。 另外，在折线图的代码中，用户使用了plt.plot，并设置了标记点、线条样式和颜色，添加了标题、轴标签、网格、旋转了X轴标签，并调用了tight_layout。这些都是标准操作，但可能存在的问题包括轴标签未正确显示中文，或者数据点过密导致图表不清晰，或者数据中存在异常值影响图表的表现。 接下来，我需要考虑用户可能遇到的问题。根据用户之前的提问，饼图标签可能未正确显示，或者折线图有异常。或者，用户可能只是希望优化图表的可视化效果。根据用户提供的代码，有几个潜在的问题点： 1. 饼图部分： - 是否有缺失值处理？当前的代码中没有填充缺失值，可能导致某些品牌被遗漏或标签显示异常。 - 中文字体是否正常显示？如果Matplotlib未正确配置中文字体，标签可能会显示为方框。 - 标签是否被截断或重叠？特别是在品牌数量较多的情况下，可能需要调整标签的位置或字体大小。 2. 折线图部分： - “Boarding_time”在处理时是否转换正确？使用lambda函数将x转换为整数，但如果有非数字的值会被转换为None并删除，可能导致数据量减少。 - X轴的数据是否为时间格式？用户将“Boarding_time”处理为整数，但可能应该转换为日期，特别是在实际数据中，上牌时间可能是年份或日期，而非天数。 - Y轴的单位为“万元”，但数据是否是按万元存储的？需要确认“Sec_price”列的值是否正确转换为万元单位，或者是否需要调整显示格式。 此外，用户可能遇到的常见问题还包括：图表未显示、字体问题、数据清洗不彻底导致绘图错误，或者图表布局问题导致标签重叠。 接下来，我需要参考之前的解决方案，其中提到了数据验证、标签生成、图形渲染调试等步骤。用户当前的代码可能未完全实施这些步骤，因此需要指出可能遗漏的部分，并提供优化建议。 例如，在饼图代码中，用户没有处理缺失值，可能导致品牌数据中存在NaN，进而导致标签缺失。应该添加fillna或dropna的步骤。此外，Matplotlib的中文字体设置可能在用户的代码中缺失，导致中文标题或标签显示异常，需要添加字体配置。 对于折线图，用户将“Boarding_time”转换为整数，但如果原始数据是日期（如“2020-01”），转换为整数会导致错误。因此需要确认数据格式是否正确，或者是否需要使用更合适的数据转换方法，如日期解析。 此外，用户可能希望优化图表的美观性，比如调整颜色、字体大小、添加数据标签，或者改进网格线样式。这些优化步骤可以提升图表的可读性和专业性。 总结来说，用户的代码可能存在以下问题： - 数据清洗不彻底，导致标签缺失或错误。 - 中文字体未正确配置，导致中文显示为方框。 - 图表布局或样式问题，如标签重叠、字体过小。 - 数据转换错误，如时间处理不当。 接下来，我需要将这些思考整理成结构化的回答，逐步指出潜在问题并提供优化建议，同时保持回答清晰易懂，帮助用户逐步解决问题。</think>根据你的代码，我将从**数据验证**、**可视化优化**两个维度进行解析，并提供改进建议： --- ### 一、数据验证关键点 #### 1. 品牌数据清洗 ```python # 增加缺失值处理与格式验证 df['Brand'] = df['Brand'].fillna('Unknown').astype(str).str.strip() print("品牌唯一值检查：", df['Brand'].unique()[:10]) # 检查前10个品牌是否合法 ``` #### 2. 奥迪数据过滤验证 ```python # 增加过滤有效性检查 print("奥迪数据量：", len(df_audi)) # 必须>0 print("二手价格范围：", df_audi["Sec_price"].min(), "-", df_audi["Sec_price"].max()) print("上牌时间示例：", df_audi["Boarding_time"].sample(5).values) # 检查5个样本 ``` --- ### 二、可视化优化建议 #### 1. 饼图增强方案 ```python plt.figure(figsize=(10,8)) plt.pie( Brand_counts, labels=Brand_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90, pctdistance=0.85, # 百分比位置调整 textprops={ 'fontsize': 10, 'fontfamily': 'SimHei', # 显式指定中文字体 'color': 'darkblue' }, wedgeprops={'edgecolor': 'white', 'linewidth': 1} ) plt.title('汽车品牌分布', fontsize=14, pad=20) plt.legend( Brand_counts.index, title="品牌列表", bbox_to_anchor=(1, 0.8), # 右侧显示图例 fontsize=8 ) ``` #### 2. 折线图优化方案 ```python # 增加异常值过滤 df_audi = df_audi[ (df_audi["Sec_price"].between(1, 100)) & # 假设合理价格区间1-100万元 (df_audi["Boarding_time"] > 0) ] # 改进可视化 plt.figure(figsize=(12,6), dpi=120) plt.plot( df_audi_sorted["Boarding_time"], df_audi_sorted["Sec_price"], marker='o', markersize=8, linestyle='--', color='#2ca02c', # 更专业的颜色 linewidth=2, markerfacecolor='white', markeredgewidth=1.5 ) # 添加趋势线 z = np.polyfit(df_audi_sorted["Boarding_time"], df_audi_sorted["Sec_price"], 1) p = np.poly1d(z) plt.plot( df_audi_sorted["Boarding_time"], p(df_audi_sorted["Boarding_time"]), "r--", label='线性趋势' ) # 坐标轴优化 plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter( lambda x, _: f'{int(x/365)}年' if x >= 365 else f'{int(x)}天' )) # 自动转换天数为年 plt.ylabel("价格（万元）", fontsize=12) plt.xticks(fontsize=10, rotation=30) plt.grid(True, linestyle=':', alpha=0.7) plt.legend() ``` --- ### 三、常见问题排查表 | 现象 | 可能原因 | 解决方案 | |------|----------|----------| | 饼图标签显示方框 | 未配置中文字体 | 添加`plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']` | | 折线图数据点异常聚集 | 时间单位错误（如误用年月日） | 检查`Boarding_time`原始数据格式 | | 趋势线明显偏离数据 | 存在极端异常值 | 增加`df_audi["Sec_price"].describe()`分析 | | 图例显示不完整 | 画布尺寸不足 | 调整`figsize`参数或`bbox_to_anchor`坐标 | 建议先运行数据验证代码块确认数据质量，再逐步应用可视化优化方案。若仍存在问题，可提供错误提示或异常截图以便精准定位。