and(result2[i]<4.5):result2[i]=4elif(result2[i]>=4.5)and(result2[i]<4.6):result2[i]=5elif(result2[i]>=4.6)and(result2[i]<4.8):result2[i]=6elif(result2[i]>=4.8)and(result2[i]<5.0):result2[i]=7elif(result2[i]>=5.0):result2[i]=8x=list(range(1,501))data=pd.Dat...
1data: DataFrame2x,y为数据中变量的名称; 作用:对将生成具有不同颜色的元素的变量进行分组。可以是分类或数字.3size:数据中的名称 作用:根据指定的名称(列名),根据该列中的数据值的大小生成具有不同大小的效果。可以是分类或数字。4style:数据中变量名称(比如:二维数据中的列名) 作用:对将生成具有不同破折号、...
data_frame = pd.DataFrame(data, columns=["x", "y"]) # 使用jointplot 函数显示两个变量的一张散点图 # 其中带有一条回归直线,并为每个变量生成一张直方图 sns.jointplot(x="x", y="y", data=data_frame, kind="reg").set_axis_labels("x", "y") plt.suptitle("Joint Plot of Two Variables...
df = pd.DataFrame(data) # 创建折线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(df['日期'], df['销量'], marker='o', linestyle='-', color='b') # 添加标题和轴标签 plt.title("Sales Trend", fontsize=14) plt.xlabel("Date", fontsize=12) plt.ylabel("Sales", fontsize=12) # 显示...
1 data: DataFrame 2 x,y为数据中变量的名称; 作⽤：对将⽣成具有不同颜⾊的元素的变量进⾏分组。可以是分类或数字.3 size：数据中的名称作⽤：根据指定的名称(列名)，根据该列中的数据值的⼤⼩⽣成具有不同⼤⼩的效果。可以是分类或数字。4 style:数据中变量名称(⽐如：⼆维数据中的...
你可以使用 Pandas 的 DataFrame.plot() 或Series.plot() 方法来绘制各种图表,如折线图、柱状图、散点图等。这些方法实际上是对 Matplotlib 库的封装,简化了图表的绘制过程。 以下是一些使用 Pandas 和 Matplotlib 绘图的示例代码: 折线图 python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据...
区域图:area() 散点图:scatter() 通过关键字参数kind可以把上述方法传递给 plot()。 柱状图 创建一个柱状图,如下所示: 1. import pandas as pd 2. import numpy as np 3. df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d','e']) ...
提供几个简单的函数扩展ggplot2的图形，可以给散点图添加边际图形。 有好多包可以直接实现这种效果，但是...
问Python线性回归: plt.plot()不显示直线。相反，它连接散点图上的每个点EN数据科学的一个重要方面，...
上图中数据1行和2行重复,使用函数.drop_duplicates()可以把查找重复为True的那一行丢弃。同样也可以通过.duplicated()方法查找重复,然后将其得到的bool数据取反,赋给原数据,对于DataFrame数据,后面跟的中括号中给数据类型为bool值的Series数据的话,会返回Series数据中对应为True的行 #F44336。