用iloc怎么解决上面问题

使用 `iloc` 也可以解决上面的问题。`iloc` 可以根据行和列的索引来选择数据。以下是代码示例：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取数据
df = pd.read_csv('aqi.csv')

# 选择 AQI 和 PM2.5 列，并绘制它们之间的散点图
sns.scatterplot(x=df.iloc[:, 0], y=df.iloc[:, 9])

这段代码中，`df.iloc[:, 0]` 表示选择第一列（即 AQI 列），`df.iloc[:, 9]` 表示选择第十列（即 PM2.5 列）。然后使用 `sns.scatterplot` 函数绘制散点图即可。

相关问题

请写出能解决上面问题的代码

好的，以下是能够解决上述问题的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('2001-2017年北京市水资源情况信息.csv', encoding='gbk')

# 填充再生水和南水北调水的缺失值
data['再生水供水量'].fillna(0, inplace=True)
data['南水北调水供水量'].fillna(0, inplace=True)

# 计算水资源总量
data['水资源总量'] = data['地表水资源量'] + data['地下水水资源量'] - data['重复计算水资源量']

# 绘制全年水资源量折线图
plt.plot(data['年份'], data['水资源总量'])
plt.title('全年水资源量折线图')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('水资源总量')
plt.show()

# 计算人均水资源量
data['人均水资源量'] = data['水资源总量'] / data['常住人口']

# 绘制人均水资源量散点图
plt.scatter(data['年份'], data['人均水资源量'])
plt.title('人均水资源量散点图')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('人均水资源量')
plt.show()

# 计算2017年用水量
water_usage = data[data['年份'] == 2017][['农业用水', '工业用水', '生活用水', '生态环境用水']].iloc[0]

# 绘制2017年用水量饼图
plt.pie(water_usage, labels=water_usage.index)
plt.title('2017年用水量饼图')
plt.show()

# 绘制万元地区生产总值耗水量箱线图
plt.boxplot(data['万元地区生产总值耗水量'])
plt.title('万元地区生产总值耗水量箱线图')
plt.show()

需要注意的是，为了能够正确运行代码，需要保证你当前的工作目录下有名为 `2001-2017年北京市水资源情况信息.csv` 的数据文件。

python绘制shap单个样本时上面的标签长度没显示全怎么解决

可以尝试调整绘图的大小，或者调整标签的字体大小、行距等参数，使得标签可以完全显示。具体的操作方法可以参考以下代码：

import shap
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建SHAP可解释性图
explainer = shap.Explainer(model, X_train)
shap_values = explainer(X_test.iloc[0,:])

# 绘制单个样本的SHAP图
shap.plots.bar(shap_values[0], max_display=10, show=False)
plt.gcf().set_size_inches(8, 4) # 调整绘图大小
plt.subplots_adjust(left=0.4) # 调整标签位置
plt.show()

其中，`plt.gcf().set_size_inches(8, 4)` 可以调整绘图大小，`plt.subplots_adjust(left=0.4)` 可以调整标签位置。你可以根据具体情况调整这些参数，使得标签能够完全显示。