# 筛选age大于20的行 df[df['age'] > 20]排序：可以使用sort_values()方法对数据进行排序。例如：# 按age升序排序 df.sort_values('age')分组：可以使用groupby()方法对数据进行分组。例如：# 按name分组并计算每组的age平均值 df.groupby('name').mean()['age']聚合：可以使用agg()方法对数据进行...
可以使用DataFrame的`clip()`函数将数据限制在指定范围内。除了数据处理，DataFrame还可以进行数据可视化。可以使用DataFrame的`plot()`函数绘制各种图表，如折线图、柱状图、散点图、箱线图等。可以使用DataFrame的`hist()`函数绘制直方图。可以使用DataFrame的`pie()`函数绘制饼图。可以使用DataFrame的`heatmap()`函数...
histplot(data=df, x="sepal_length", kde=True, color="skyblue", ax=axs[0, 0]) sns.histplot(data=df, x="sepal_width", kde=True, color="olive", ax=axs[0, 1]) sns.histplot(data=df, x="petal_length", kde=True, color="gold", ax=axs[1, 0]) sns.histplot(data=df, x="...
- 第16行代码中的hist()是Matplotlib模块中的函数,用于绘制直方图。该函数的语法格式和常用参数含义如下。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 n,bins,patches=plt.hist(df['月销售额'],bins=7,edgecolor='black',linewidth=0.5) 举一反三 使用自定义区间绘制直方图 代码文件:使用自定义区间...
distplot直方图是较为特殊的分类关系图，虽然它属于分布函数，但也可视为一种分类。该函数通过hist和kde参数可控制绘制的图是直方图还是密度图，或是二者的结合。fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))sns.distplot(df["age"],bins=[0,20,40,60,80,100],hist=True,kde=False,ax=axes[0]) sns....
host=server, port=port, db=database) engine = create_engine(url) sql ="SELECT DATEDIFF(year, c.BirthDate, GETDATE()) AS Age FROM [dbo].[FactInternetSales] s INNER JOIN dbo.DimCustomer c ON s.CustomerKey = c.CustomerKey"df = pd.read_sql(sql, engine) df.hist(bins=50) plt.show...
df.plot()#plot会自动为不同变量改变颜色,并添加图例 <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xf4f9eb8> Series.plot方法的参数 label:用于图表的标签 style:风格字符串,'g--' alpha:图像的填充不透明度(0-1) kind:图表类型(bar,line,hist,kde等) ...
可以使用plot.hist()方法绘制直方图。我们可以指定bins的数量值。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c': np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c']) ...
hist()函数:hist()函数用于绘制直方图,以显示数据的分布和频率。 df['column_name'].hist(bins=10) boxplot()函数:boxplot()函数用于绘制箱线图,显示数据的分位数和离群值。 df.boxplot(column='column_name') scatter_matrix()函数:scatter_matrix()函数用于绘制多个变量之间的散点图矩阵,有助于了解变量之...
1.2 Hist函数 一般对于单变量,都是直接绘制出直方图。一般用matplotlib中的hist函数 plt.hist(x) : hist默认为10个bins。 AI检测代码解析 a = np.random.randn(100) plt.hist(a) plt.show() 1. 2. 3. 1.3 Kdeplot函数 对于连续变量,看直方图是不够的,数据分布的观察不可少,因此要用到Kdeplot函数 ...