import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
data=pd.read_pickle("jian_fen2.pkl")
data["总资产"]=data["总资产"].apply(lambda x: x.replace("w","")+'10000' if "w" in x else x)
data['涨粉消耗的字数']=data["字数"].astype("float").values/data["粉丝"].astype("float").values
data['涨粉消耗的文章']=data["文章"].astype("float").values/data["粉丝"].astype("float").values
# data['涨钻消耗的字数']=data["字数"].astype("float").values/data["总资产"].astype("float").values
# data['涨钻消耗的文章']=data["文章"].astype("float").values/data["总资产"].astype("float").values
data['涨喜消耗的文章']=data["字数"].astype("float").values/data["收获喜欢"].astype("float").values
data['涨喜消耗的文章']=data["文章"].astype("float").values/data["收获喜欢"].astype("float").values
data.to_csv("jian_fen2.csv",index=False)
data=data.drop_duplicates("name")data=data.sort_values(['涨粉消耗的字数'])
plt.plot(data["粉丝"].astype("float").values)
# 涨粉消耗的字数
# plt.plot()
plt.show()data=data.sort_values(['涨粉消耗的文章'])
plt.plot(data["粉丝"].astype("float").values)
# 涨粉消耗的字数
# plt.plot()
plt.show()
这段代码的目的是读取一个Pickle文件，对其进行一系列的数据处理和转换，然后保存为CSV文件，并绘制一些图表。以下是代码的详细解释：
- 导入必要的库：
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
这里导入了pandas用于数据处理，以及matplotlib.pyplot用于绘图。
2. 读取Pickle文件：
data = pd.read_pickle("jian_fen2.pkl")
从Pickle文件中读取数据，并将其存储在变量data中。
3. 处理"总资产"列：
data["总资产"] = data["总资产"].apply(lambda x: x.replace("w", "") + '10000' if "w" in x else x)
如果"总资产"列中的值包含字符"w"，则将其替换为"10000"，否则保持原值。
4. 计算新的列"涨粉消耗的字数"和"涨粉消耗的文章"：
data['涨粉消耗的字数'] = data["字数"].astype("float").values / data["粉丝"].astype("float").values
data['涨粉消耗的文章'] = data["文章"].astype("float").values / data["粉丝"].astype("float").values
这里计算了每增加一个粉丝所需消耗的字数和文章数，通过将"字数"和"文章"列转换为浮点数，然后分别除以"粉丝"列的浮点数值。
5. 注释掉的计算"涨钻消耗的字数"和"涨钻消耗的文章"的代码：
# data['涨钻消耗的字数'] = data["字数"].astype("float").values / data["总资产"].astype("float").values
# data['涨钻消耗的文章'] = data["文章"].astype("float").values / data["总资产"].astype("float").values
这部分代码被注释掉了，所以不会被执行。它原本是用来计算每增加一个总资产单位所需消耗的字数和文章数。
6. 计算"涨喜消耗的文章"：
data['涨喜消耗的文章'] = data["字数"].astype("float").values / data["收获喜欢"].astype("float").values
data['涨喜消耗的文章'] = data["文章"].astype("float").values / data["收获喜欢"].astype("float").values
这里计算了每增加一个"收获喜欢"所需消耗的文章数。不过，这里有一个问题：变量名涨喜消耗的文章被重复使用，第二次赋值会覆盖第一次的结果。
7. 保存处理后的数据为CSV文件：
data.to_csv("jian_fen2.csv", index=False)
将处理后的DataFrame保存为CSV文件，index=False表示不保存行索引。
8. 删除重复的行：
data = data.drop_duplicates("name")
基于"name"列删除重复的行。
9. 根据不同的排序绘制图表：
data = data.sort_values(['涨粉消耗的字数'])
plt.plot(data["粉丝"].astype("float").values)
plt.show()
data = data.sort_values(['涨粉消耗的文章'])
plt.plot(data["粉丝"].astype("float").values)
plt.show()
- 首先，根据"涨粉消耗的字数"对数据进行排序，然后绘制排序后的"粉丝"列的值。
- 然后，根据"涨粉消耗的文章"对数据进行排序，再次绘制排序后的"粉丝"列的值。
plt.show()用于显示绘制的图表。
注意：在绘制图表时，没有指定x轴和y轴的标签，也没有设置图表标题，这可能会使图表难以理解。此外，代码中的注释与实际执行的代码不符，这可能是一个疏忽。