import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel("C:\Users\MECHREEVO\Desktop\sj.xlsx", sheet_name='Sheet1') plt.plot(df['A1'], df['B1']) plt.show()解码器无法解码2-3字节的字节是什么原因？

时间: 2024-04-04 20:31:51 浏览: 119
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解决Python pandas df 写入excel 出现的问题

这个错误通常是由于文件路径中包含非 ASCII 字符而导致的。可以尝试将文件路径中的非 ASCII 字符修改为 ASCII 字符，或者使用原始字符串（在字符串前加上 `r`）来表示文件路径，例如： ``` df = pd.read_excel(r"C:\Users\MECHREEVO\Desktop\sj.xlsx", sheet_name='Sheet1') ``` 这样做可以避免因为转义字符而产生的问题。
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import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx")读入后怎么取字段

你可以使用 Pandas 的 loc 或 iloc 方法来取出 DataFrame 中的特定字段。具体而言，loc 方法可以通过列名来取出字段，而 iloc 方法可以通过列的索引来取出字段。以下是两种方法的示例： 假设你要取出 df ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_excel("taobao_data_matplolib.xlsx") data = df["成交量"].values labels = df["位置"].values plt.bar(labels, data) plt.show()

首先，通过pandas库的read_excel()函数读取了一个名为taobao_data_matplolib.xlsx的Excel文件，并将其中的成交量和位置两列数据分别存储到data和labels变量中。然后，使用matplotlib库的plt.bar()函数绘制了一个柱状...

import pandas as pd from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import jieba df= pd.read_excel('海南疫情.xlsx') word_dict = dict(zip(df['地点'], df['感染人数'])) wc = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white', max_words=100, font_path='msyh.ttc') wc.generate_from_frequencies(word_dict) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show()

这段代码是用来生成一个基于海南疫情数据的词云图。首先，它导入了 pandas ...需要注意的是，要使用该代码，需要确保安装了 pandas、WordCloud 和 matplotlib 库，并且确保有一个名为“海南疫情.xlsx”的 Excel 文件。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt xxx = pd.read_csv('D:\DSSJHGL\baogao\fragrance.xlsx',encoding='utf-8') xxx.head()

这段代码的作用是读取一个名为 "fragrance.xlsx" 的 Excel 文件，并将其转换为一个 pandas DataFrame 对象，然后打印出前 5 行数据。其中 "D:\DSSJHGL\baogao\" 是文件所在的路径，"utf-8" 是文件编码方式。但是需要...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose5.xlsx', usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5], index_col=0, parse_dates=True) # 计算涨跌幅 change = df.pct_change() # 绘制图表 change.plot() plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Change') plt.title('Stock Prices Change') plt.legend(loc='upper left') plt.autoscale(enable=True, axis='x', tight=True) plt.show()修改图片大小

df = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose5.xlsx', usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5], index_col=0, parse_dates=True) # 计算涨跌幅 change = df.pct_change() # 绘制图表 fig = plt....

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 fig= plt.figure(figsize=(30, 25), dpi=300) ax1= fig.add_subplot(131) # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") 把Fendmc是140-160马力四轮驱动动力换挡拖拉机查找出来

你可以使用 Pandas 的 loc 函数来筛选符合条件的数据，代码如下： python df.loc[(df['Fendmc'] == '140-160马力四轮驱动动力换挡拖拉机')] 其中，df['Fendmc'] 表示选取数据表中名为 Fendmc 的列，== ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r'D:\python dormwork\A、B、C互联网公司人员构成数据.xlsx') edu_counts = df.groupby('学历').size() edu_counts.plot(kind='bar') plt.title('A公司不同学历层次人员数据') plt.xlabel('学历') plt.ylabel('人数') plt.show()

具体来说，代码中的pd.read_excel()函数用来读取Excel文件，df.groupby()函数用来对数据进行分组，size()函数用来统计每组数据的数量，plot()函数用来绘制柱状图，plt.title()函数用来设置图表标题，plt....

def dataSorting(): import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('house unit price.xlsx') grouped = df.groupby('MSZoning')['unitPrice'].mean().sort_values(ascending=False) fig, ax=plt.subplots(figsize=(8,6)) ax.bar(grouped.index, grouped.values, color='blue') ax.set_title('Average Unit Price by MSZoning', fontsize=16) ax.set_xlabel('MSZoning', fontsize=14) ax.set_ylabel('Average Unit Price', fontsize=14) ax.set_xticklabels(['C','FV','NA','RH','RL','RM'], fontsize=12) plt.savefig('house unit price.png', dpi=300) plt.show() def dataGroup(): import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('house unit price.xlsx') grouped = df.groupby('YrSold')['unitPrice'].mean() plt.bar(grouped.index.astype(str), grouped.values, color='green') plt.xlabel('Year Sold') plt.ylabel('Unit Price') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Average Unit Price by Year Sold') plt.savefig('house year unit price.png', dpi=300) plt.show()请详细说明以上程序涉及到所有知识点

1. 数据读取：使用 pandas 库的 read_excel() 函数读取 Excel 文件中的数据。 2. 数据处理：使用 pandas 库的 groupby() 函数对数据进行分组和聚合操作，得到指定列的均值。 3. 数据可视化：使用 matplotlib 库中...

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df1 = pd.read_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\2023310道旅.xlsx') df2 = pd.read_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\2023310危险品.xlsx') # 绘制箱型图 fig, ax = plt.subplots() font = FontProperties(fname...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14) plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 读取Excel数据 df = pd.read_excel('people.xlsx') # 绘制柱状图 plt.bar(df['年末总人口'], df['指标']) plt.xlabel('年末总人口') plt.ylabel('指标') plt.title('年末总人口') plt.show()

这段代码的作用是读取名为 "people.xlsx" 的 Excel 文件中的数据，并使用 matplotlib 库绘制柱状图。具体步骤如下： 1. 导入 pandas、matplotlib.pyplot 和 matplotlib.font_manager 这三个库，分别用于读取 Excel ...

import urllib3 import pandas as pd import os def download_content(url): http = urllib3.PoolManager() response = http.request("GET", url) response_data = response.data html_content = response_data.decode() return html_content def save_excel(): html_content = download_content("http://fx.cmbchina.com/Hq/") cmb_table_list = pd.read_html(html_content) cmb_table_list[1].to_excel("Bit＆Yanan.xlsx") def main(): save_excel() if __name__ == '__main__': main() os.startfile("Bit＆Yanan.xlsx") import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 rapx = (114.4936096 - 112.6832583)/50 rapy = (23.87839806 - 22.49308313)/50 minx = 112.6832583+rapx*2 maxx = 114.4936096+rapx*2 miny = 22.49308313 maxy = 23.87839806 data = pd.read_excel("Bit＆Yanan.xlsx") print(data.head()),继续完成用

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