import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 size_of_groups = [12, 11, 3, 30] # 生成饼图 plt.pie(size_of_groups) plt.show() 13. 折线图 折线图是最常见的图表类型之一。 将各个数据点标志连接起来的图表,用于展现数据的变化趋势。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数...
案例1: 健康数据分析 背景 分析城市居民的体重指数(BMI)分布,帮助公共健康部门识别潜在的健康问题。 假设数据 age_group: 年龄组(如 "18-25", "26-35", 等) bmi: 体重指数 count: 每个年龄组的居民人数 代码 importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns# 假设数据data={'age_group':['18...
用subplot() #第一个:每日订单与成交额走势,柱形图与折线图组合 data1 = orders.groupby('付款时间')[['支付金额','订单编号']].agg({'支付金额':'sum','订单编号':'count'}) #处理数据 x = data1.index #x轴 y1 = data1['支付金额'] #y主轴数据 y2 = data1['订单编号'] #y次轴数据 plt...
用Python进行数据分析与可视化的实践案例主要包括:使用Pandas处理和分析数据、Matplotlib和Seaborn制作数据图表、采用Plotly创建交互式可视化、利用Scikit-learn进行机器学习数据分析、使用Statsmodels进行统计数据分析。其中,使用Pandas处理和分析数据是数据分析的基础,主要包括数据的导入、清洗、转换以及聚合等一系列操作,这是确保...
【期末大作业】Python数据分析与可视化(实战案例项目+源码)爬虫+数据分析+数据表+系统+毕设 Python项目实战共计13条视频,包括:1.期末大作业—Python数据分析可视化、2导入csv文件中数据、3导入txt文件等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
案例一:股票价格分析与可视化 在股票市场中,了解股票价格的波动和趋势对投资者来说至关重要。Python的数据分析库pandas和可视化库matplotlib可以帮助我们从海量的股票数据中提取有用的信息并进行可视化展示。我们可以使用pandas获取股票价格数据,并使用matplotlib绘制股票价格走势图和相关指标。 案例二:天气数据分析与可视化 天...
简介:本文将通过Python对泰坦尼克号幸存者数据进行处理和可视化,帮助读者理解如何利用Python进行数据分析和可视化。我们将使用pandas库来处理数据,matplotlib和seaborn库来进行可视化。通过这个案例,读者将了解如何使用Python进行数据清洗、探索性分析和可视化呈现,从而更好地理解数据和解决问题。
一、数据源 大家好,我是马哥。 在此数据基础上,做python可视化分析。 二、数据读取 首先,读取数据源: # 读取csv数据,并转换时间格式df=pd.read_csv('微博清单_唐山打人_前80页.csv',parse_dates=['发布时间']) 三、数据概览&数据清洗 用head查看前3行: ...
TOP100数据 在此数据基础上,做python可视化分析。 二、数据读取 首先,读取数据源: # 读取csv数据 df = pd.read_csv(csv) 三、数据概览 用shape查看数据形状: # 查看数据形状 df.shape 用head查看前n行: # 查看前5行 df.head(5) 用info查看列信息: ...