用pandas和matplotlib写代码。CSV里有100个标题，把标题末尾是"(kg/s)"的数据化成折线图。

好的，以下是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 根据标题名字末尾的文本来筛选数据
filtered = df.filter(regex='\(kg/s\)')

# 循环绘制折线图
for col in filtered.columns:
    df.plot(x='x轴列名', y=col, kind='line', label=col)

# 显示图例和标题
plt.legend()
plt.title('末尾为(kg/s)的数据折线图')

# 显示图形
plt.show()

其中，`data.csv`是你的CSV文件名字，`x轴列名`是你要绘制折线图的横坐标列名，需要根据你的实际情况修改。这段代码会将标题末尾是`(kg/s)`的数据筛选出来，分别绘制折线图，并在图形上显示图例和标题。

相关问题

帮我写一个Python pandas和matplotlib数据可视化

首先，需要安装pandas和matplotlib库。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，使用pandas读取数据，并用matplotlib绘图。

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制折线图
data.plot(kind='line',x='x',y='y')
plt.show()

如果是其他格式的文件，可以使用其他读取方式，比如读取excel文件

data = pd.read_excel('data.xlsx')

如果想要绘制其他类型的图，可以使用其他plot函数，比如绘制条形图

data.plot(kind='bar',x='x',y='y')
plt.show()

还可以用matplotlib来自定义绘图的样式，比如添加图例、坐标轴标签等

plt.plot(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Title')
plt.show()

注意这里是用 matplotlib.pyplot.plot绘制的，而不是pandas的plot函数。
希望这些代码能帮助你完成你的可视化任务。

matplotlib数据可视化python代码将Excel表格数据绘成折线图

好的，我可以为您提供有关matplotlib数据可视化的Python代码，以将Excel表格数据绘制成折线图。以下是一个基本示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 绘制折线图
plt.plot(data['x'], data['y'])

# 添加标题和标签
plt.title('折线图')
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')

# 显示图表
plt.show()

请注意，这里我假设您的Excel数据具有以下格式：两列分别为x和y值。如果您的数据格式不同，您可能需要进行一些调整。希望这可以帮助您！