读入数据然后显示： import pandas as pd axp=pd.read_csv(r"D:\data\AXP.csv",index_col=0) axp.head(6) import seaborn as sns sns.set_style('darkgrid') #sns.stripplot(data=axp,x='name',y='price',jitter=True,alpha=0.5) sns.stripplot(data=axp,x='Open',y='High',jitter=True,alpha=0.5) sns.boxplot(data=axp,x='Open',y='Low') sns.boxplot(data=axp,x='Open',y='High')

好的，您的问题是如何读入数据并对其进行可视化。下面是一个使用 `pandas` 和 `seaborn` 库读入数据并对其进行可视化的例子：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读入数据
axp = pd.read_csv(r"D:\data\AXP.csv", index_col=0)
axp.head(6)

# 绘制散点图
sns.set_style('darkgrid')
sns.stripplot(data=axp, x='Open', y='High', jitter=True, alpha=0.5)

# 绘制箱线图
sns.boxplot(data=axp, x='Open', y='Low')
sns.boxplot(data=axp, x='Open', y='High')

在这个例子中，我们使用 `pandas` 库的 `read_csv()` 方法读入了一个 csv 格式的数据文件，并使用 `index_col` 参数将第一列设置为索引列。然后，我们使用 `head()` 方法显示了前 6 行数据。

接下来，我们使用 `seaborn` 库绘制了一个散点图和两个箱线图。在散点图中，我们使用 `stripplot()` 方法绘制了开盘价 `Open` 和最高价 `High` 之间的关系。在箱线图中，我们使用 `boxplot()` 方法分别绘制了开盘价 `Open` 和最高价 `High` 与最低价 `Low` 之间的关系。

相关问题

pd.read_csv去除行号

可以使用Pandas的read_csv方法的index_col参数来去除行号，将其设置为None即可。具体代码如下所示：

import pandas as pd
# 读取数据文件，去除行号
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=None)
# 输出修改后的数据
print(data)

pandas.read_csv读取其中一列

你可以通过pandas.read_csv中的usecols参数来指定读取的列，例如：

import pandas as pd

# 读取csv文件中的name列
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['name'])

如果你只需要读取csv文件中的某一列数据作为一个Series对象，可以使用pandas的Series对象的from_csv方法，例如：

import pandas as pd

# 读取csv文件中的name列数据作为Series对象
s = pd.Series.from_csv('data.csv', header=0, index_col=0)

其中，header参数表示是否将第一行作为列名，index_col参数表示将哪一列作为索引列。