from pyecharts import options as opts # 全局设置所导入的包 time_list = df2['视频上传时间'].astype(str).values.tolist() line = ( Line() # 实例化Line # 加入X轴数据.add_xaxis(time_list) # 加入Y轴数据 .add_yaxis("弹幕数", df2['弹幕数'].values.tolist()) .add_yaxis("播放量",...
In [32]: %%time ...: files = pathlib.Path("data/timeseries/").glob("ts*.parquet") ...: counts = pd.Series(dtype=int) ...: for path in files: ...: df = pd.read_parquet(path) ...: counts = counts.add(df["name"].value_counts(), fill_value=0) ...: counts.astype(in...
s = ( Scatter() .add_xaxis(df['面积(㎡)'].values.tolist()) .add_yaxis('',df['价格(万元)'].values.tolist()) .set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='面积(㎡)',type_='value'), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='价格(万元)'),) ) 效果: 完。 4. 完整代码+数据: 更多...
In [110]: tdi = pd.TimedeltaIndex(["1 days", pd.NaT, "2 days"]) In [111]: tdi.to_list() Out[111]: [Timedelta('1 days 00:00:00'), NaT, Timedelta('2 days 00:00:00')] In [112]: dti = pd.date_range("20130101", periods=3) In [113]: dti.to_list() Out[113]: [...
Series 结构,也称 Series 序列,是 Pandas 常用的数据结构之一,它是一种类似于一维数组的结构,由一组数据值(value)和一组标签组成,其中标签与数据值之间是一一对应的关系。 Series 可以保存任何数据类型,比如整数、字符串、浮点数、Python 对象等,它的标签默认为整数,从 0 开始依次递增。Series 的结构图,如下所示...
# 从字典对象导入数据,Key 是列名,Value是数据 pd.DataFrame(dict) # 导入字符串 from io import StringIO pd.read_csv(StringIO(web_data.text)) 回到顶部 二、导出数据 # 导出数据到CSV文件 df.to_csv('filename.csv') # 导出数据到Excel文件 ...
# define the workbook workbook = writer.book worksheet = writer.sheets[sheet_name] # create a chart line object chart = workbook.add_chart({'type': 'line'}) # configure the series of the chart from the spreadsheet # using a list of values instead of category/value formulas: # [sheetna...
workbook= writer.bookworksheet = writer.sheets[sheet_name]# create a chart lineobjectchart = workbook.add_chart({'type': 'line'})# configurethe series of the chart from the spreadsheet# using a list of values instead of category/value formulas:# [sheetname, first_row, first_col,last...
Series方法如Series.value_counts()会使用所有类别,即使数据中有些类别不存在: In [130]: s = pd.Series(pd.Categorical(["a", "b", "c", "c"], categories=["c", "a", "b", "d"]))In [131]: s.value_counts()Out[131]:c 2a 1b 1d 0Name: count, dtype: int64 ...
df.add_suffix('_Y') 4. 行序反转 我们来看一下drinks这个DataFame: drinks.head() 该数据集描述了每个国家的平均酒消费量。如果你想要将行序反转呢? 最直接的办法是使用loc函数并传递::-1,跟Python中列表反转时使用的切片符号一致: drinks.loc[::-1].h...