importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt 然后,使用 Pandas 读取 CSV 文件中的数据: data=pd.read_csv('sales_data.csv') 读取数据后,我们可以对数据进行初步的探索和清洗,比如查看数据的基本信息、检查缺失值、处理异常值等: # 查看数据基本信息 data.info()# 检查缺失值 missing_values=data...
'2024-01-15','invalid_date','2024-02-01']})print("原始数据类型:\n",df.dtypes)# 解决方案:安全转换为数值,将非数字转换为NaNdf['Price_Numeric']=pd.to_numeric(df['Price'],errors='coerce')print("\n转换 Price 为数值:\n",df[['Price','Price_Numeric']])# 现在可以计算均值了print...
from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplotas plt from PIL import Image import matplotlib.colorsas mcolors
读取CSV文件 首先,我们需要导入pandas库并使用read_csv函数来读取CSV文件。以下是读取CSV文件的代码示例: importpandasaspd# 读取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv') 1. 2. 3. 4. 在上述代码中,我们使用了pd.read_csv函数来读取名为"data.csv"的文件,并将其存储在data变量中。read_csv函数可以自动解析CSV...
使用Matplotlib的plot()进行绘制,结果如下。 11. 二维密度图 二维密度图或二维直方图,可视化两个定量变量的组合分布。 它们总是在X轴上表示一个变量,另一个在Y轴上,就像散点图。 然后计算二维空间特定区域内的次数,并用颜色渐变表示。 形状变化:六边形a hexbin chart,正方形a 2d histogram,核密度2d density pl...
Python Python Plot Video Player is loading. PauseNext Unmute Current Time 0:00 / Duration -:- Loaded: 0% FullscreenCSV stands for Comma Separated Values, a popular format to store structured data. The CSV file contains the data in the form of a table with rows and columns. We often...
url = "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/titanic.csv" df = pd.read_csv(url) # 2. 数据清洗 df['age'] = df['age'].fillna(df['age'].median()) df['fare'] = df['fare'].clip(upper=df['fare'].quantile(0.99)) ...
使用Matplotlib的plot()进行绘制,结果如下。11.二维密度图 二维密度图或二维直方图,可视化两个定量变量的组合分布。 它们总是在X轴上表示一个变量,另一个在Y轴上,就像散点图。 然后计算二维空间特定区域内的次数,并用颜色渐变表示。 形状变化:六边形a hexbin chart,正方形a 2d histogram,核密度2d density plots...
plt.plot(DAT, sal, "r-", linewidth=1) #To save your graph plt.savefig('saltandtemp_V1.png' ,bbox_inches='tight') plt.show() Example 3:拟合曲线(Python) import csv import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime ...
数据导入 data = pd.read_csv("experiment_data.csv") # 假设数据包含'group'和'score'两列 # 数据清洗 print("缺失值统计:\n", data.isnull().sum()) 运行过程截图:这里先看看我这个示例数据的缺失值,再看看删除缺失值之后的情况。 看原数据内的缺失值位置:接下来直接删除缺失值。使用df.dropna()函数...