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x y x分别是每个方柱底部点的坐标，dx dy代表每个方块的宽度和厚度，高度用收盘价等统计数据。projection设置当前绘图环境为三维。横向是年的变化 纵向是月的变化。分别设置XYZ三个维度的点。

wedgeprops 设置保留边缘 radius 设置半径。autopct每块占比 %3为整数1位小数浮点数%wedgeprops 设置宽度保留：圆心为0 边为1。textprops 使用字典设置颜色、大小和黑体。pctdistance 设置标签的位置。explode设置到中心距离。读取数据源并设置文本编码。radius 设置半径。

本文介绍了使用Python的pandas和matplotlib库进行股票数据可视化分析的方法。

本文介绍了使用Python的Matplotlib库绘制柱状图的多种方法。首先导入必要模块并加载股票数据，然后演示了基本柱状图绘制、年度数据分组统计、图形颜色与宽度设置等基础操作。随后展示了多维度数据对比（最高价与最低价）、堆叠柱状图、水平柱状图以及极坐标柱状图等高级绘制技巧。通过调整参数如宽度、颜色、坐标轴位置等，可以实现不同的数据可视化效果，满足多样化的分析需求。

join是dataframe的函数。merge 是panda的函数。

本文介绍了数据排序和分组聚合的常用方法。排序部分包括按行/列重新索引、多列升降序排列、重置索引序号等操作。

print打印的不是二维表格 直接用frame显示更好看datau.txt内容格式按分隔符读取内容

本文介绍了在数据处理中如何对DataFrame进行单一条件和多条件的操作。对于单一条件，可以通过直接追加数据、忽略索引追加、插入列、指定位置插入列、删除行或列等操作来修改DataFrame。对于多条件操作，可以根据条件删除行、追加符合条件的行，以及按条件修改特定列的值。这些操作能够灵活地处理数据，满足不同的需求。

模块就是一个.py文件。模块可以被其他程序导入并使用。获取文件属性函数运行时，可以获取当前模块的Name属性。

Python：动态类型，语法简洁，内置功能丰富，适合快速开发。Go：静态类型，性能高，适合大规模并发和系统编程。PHP：动态类型，主要用于Web开发，语法灵活但类型系统较弱。Python：文件操作功能丰富，语法简洁，推荐使用with语句自动管理文件关闭。Go：通过os包提供底层文件操作，支持错误处理和文件权限管理，适合系统级文件操作。PHP：文件操作与 Web 开发紧密结合，提供多种函数支持文件读写和管理，适合 Web 环境下的文件操作。

完成这些步骤后，你成功搭建了一个基础的数据分析环境，可以开始使用 Python、Anaconda 和 Jupyter Notebook 进行数据分析和机器学习的探索了。