df= pd.read_csv('data/ibm.csv')df[['Low','High']].plot() plt.show()deftest_run():"""Function called by Test Run"""forsymbolin['aapl','ibm']:print("Max close")print(symbol, get_max_close(symbol))print("Mean Volume")print(symbol, get_mean_volume(symbol))if__name__=="__...
import csv csvfile = open('csv-demo.csv', 'a+') # 使用a+模式打开文件 r = csv.writer(...
）import numpy as np import matplotlib import pandas as pd data = pd.read_csv('./pd_io.txt'...
plt.title('Line Plot') plt.legend(y_axes) plt.show() def run(self): # 提取第一份CSV的列名,以供用户选择 first_file_name = self.file_names[0] column_names = pd.read_csv(first_file_name, delimiter=',', encoding='utf_8_sig').columns.tolist() selected_columns = self.get_selected...
read() st.write(string_data) # Can be used wherever a "file-like" object is accepted: dataframe = pd.read_csv(uploaded_file) st.write(dataframe) 上传多个文件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import streamlit as st uploaded_files = st.file_uploader("Choose a CSV file...
使用Seaborn的boxplot()进行绘制,结果如下。05.山脊线图 山脊线图,总结几组数据的分布情况。 每个组都表示为一个密度图,每个密度图相互重叠以更有效地利用空间。 import plotly.graph_objects as goimport numpy as npimport pandas as pd# 读取数据temp = pd.read_csv('2016-weather-data-seattle.csv')# 数...
data_url = "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/tips.csv" #填写url读取 df = pd.read_csv(data_url) #输出同上,为了节省篇幅这儿就不粘贴了 3.read_csv详解功能: Read CSV (comma-separated) file into DataFrame
data = pd.read_csv('electricity_fee_data.csv') # 数据清洗 # 原始数据分类汇总 data['单日电费资金收入总数'] = data.groupby(['地市局', '日期', '用电类别', '交易方式'])['交易电费'].sum() data = data.pivot_table(index=['地市局', '日期'], columns=['用电类别', '交易方式']...
练习3. 数据分组---探索消费数据(OnlineRetail1.csv)1)- 导入必要的库In [450] import pandas as pd 2)- 从以下地址导入数据In [451] path2=pd.read_csv('/home/aistudio/data/data111257/OnlineRetail.csv') 3)- 将数据框命名为ProductSalesIn ...
df = pd.read_csv('titanic/train.csv') pandas_profiling.ProfileReport(df) 只需要这一行代码就可以在Jupyter笔记本中显示数据分析报告。报告非常详细,包括所有必要的图表。还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。 profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)profile.to_file(outputfile="Titanic data ...