importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取数据defread_data(file_path):data=pd.read_csv(file_path)returndata# 绘制折线图defplot_data(data):forcolumnindata.columns[1:]:plt.plot(data['Month'],data[column],label=column)plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')plt.title('Monthly Sales Tre...
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: AI检测代码解析 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...
importpandasaspddata=pd.read_csv('final dataset for climate special issue - Copy - Copy.csv')data=data.loc[:,~data.columns.isin(['country','year'])]target='total_ghg_excluding_lucf'features_list=list(data.columns)features_list.remove(target)columns=data.columnsforcolincolumns:data[col]=np....
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...
1 散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。 如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。 在 matplotlib 中,您可以使用plt.scatterplot()方便地执行此操作。 #Import datasetmidwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master...
# 导入包importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd# 导入数据集并转成方便作图的格式Dataset=pd.read_csv('Drugs.csv')group=Dataset.groupby(['YYYY','State']).agg('sum').reset_index()df=group.pivot(index='YYYY',columns='State',values='DrugReports').reset_index()# 设定式样plt...
plt.plot(x,y)plt.title('正弦曲线')plt.xlabel('X 轴')plt.ylabel('Y 轴')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 4. Seaborn Seaborn 是基于Matplotlib的高级可视化库,专注于统计数据可视化。它提供了更美观、更信息丰富的默认样式,并简化了创建复杂统计图的过程。
以获得原始应用程序的状态。这是一个截图。因为你没有张贴一个csv文件的例子，我只是做了一些事情。
data = pd.read_csv('sales_data.csv') 2.2 绘制折线图 一般来说,折线图适合展示数据随时间变化的趋势。我们可以使用Matplotlib绘制一条销售数量随时间变化的折线图。 # 代码示例 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(data['date'], data['sales_amount']) ...
importpandasaspd# 数据加载df=pd.read_csv('data.csv')# 数据探索df.head()# 前5行df.describe()# 统计摘要df.info()# 数据类型# 数据清洗df.dropna()# 删除缺失值df.fillna(0)# 填充缺失值# 数据筛选df[df['age']>30]# 条件筛选df.query('age > 30 & sex=="M"')# 查询语法# 数据聚合df....