bins=[0,1,2,3,4,5,6] age_data['age_group']=pd.cut(age_data['age'],bins,labels=['0-1','1-2','2-3','3-4','4-5','5-6']) age_data age_c1 = age_data.pivot_table('buy_mount','category_1','age_group','sum') age_c1 = age_c1.fillna(0) age_c1 acbar_one = Bar() # for x in age_c1.columns.tolist(): # print(str(x)) acbar_one.add_xaxis([str(x) for x in age_c1.columns.tolist()]) for i in age_c1.index.tolist(): # print(i) acbar_one.add_yaxis(str(i),age_c1.loc[i].tolist(),stack=True,label_opts={'is_show':False}) acbar_one.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='婴儿各年龄段商品一级类目销售差异'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='0',orient='vertical')) acbar_one.render_notebook() age_c2 = age_data.pivot_table('buy_mount','category_2','age_group','sum') age_c2 = age_c2.fillna(0) age_c2 acbar_two = Bar() acbar_two.add_xaxis([str(x) for x in age_c2.columns.tolist()]) for i in age_c2.index.tolist(): acbar_two.add_yaxis(str(i),age_c2.loc[i].tolist(),stack=True,label_opts={'is_show':False}) acbar_two.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='婴儿各年龄段商品二级类目销售差异'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='0',orient='vertical',type_='scroll')) acbar_two.render_notebook()
时间: 2024-02-05 18:03:43 浏览: 23
这段代码使用了Python的pandas和pyecharts库来进行数据分析和可视化。首先,将名为"age_data"的DataFrame中的"age"列划分为6个年龄段,并将其存储在新的"age_group"列中。接着,分别以"category_1"和"category_2"列为行索引,以"age_group"列为列索引,对"buy_mount"列进行求和,生成两个新的DataFrame"age_c1"和"age_c2",分别表示不同类目在各年龄段的销售情况。
接下来,使用pyecharts库中的Bar类来生成两个堆叠柱状图,分别表示不同类目在各年龄段的销售差异。通过循环遍历DataFrame中的行和列来获取数据,并添加到柱状图中。最后,设置图表的标题、图例和其他全局参数,并使用render_notebook()方法将图表渲染到Jupyter Notebook中。
需要注意的是,这段代码中的一些注释被注释掉了,可以将其取消注释来查看相应的输出结果。
相关问题
采用matplotlib库对bank.csv文件中的age列按间隔5绘制直方图和曲线图 2、上述图必须分别绘制在1行2列的子区域中 3、将图保存为“20201208041006age.png”文件
好的,我理解了你的问题。为了绘制直方图和曲线图,我们需要用到Python中的pandas和matplotlib库。以下是代码实现:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('bank.csv')
# 按间隔5绘制直方图
plt.subplot(121)
plt.hist(data['age'], bins=range(0, 101, 5))
plt.title('Histogram of Age')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Frequency')
# 按间隔5绘制曲线图
plt.subplot(122)
plt.plot(data.groupby(pd.cut(data['age'], range(0, 101, 5)))['age'].count())
plt.title('Line Chart of Age')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Frequency')
# 保存图像
plt.savefig('20201208041006age.png')
# 显示图像
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先读取了bank.csv文件中的数据,并使用`bins=range(0, 101, 5)`参数将年龄分成了间隔为5的区间,然后使用`plt.hist()`函数绘制了直方图,并使用`plt.plot()`函数绘制了曲线图。最后,我们使用`plt.savefig()`函数将图像保存为“20201208041006age.png”文件,并使用`plt.show()`函数显示图像。
希望这个回答能够帮到你!
pandas如何在excel中进行age分组并计算不同组age与生还率之间相关性系数
首先,需要使用pandas读取Excel文件中的数据。可以使用`pandas.read_excel()`方法读取Excel文件。然后,使用`pandas.cut()`方法将年龄(age)分组。
```
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 将年龄分组
df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=[0, 18, 30, 50, 100], labels=['0-18', '18-30', '30-50', '50+'])
```
接下来,需要计算每个年龄组的生还率。可以使用`pandas.groupby()`方法按照年龄组(group)进行分组,然后计算每个组中的生还率。
```
# 计算每个年龄组的生还率
survival_rates = df.groupby('age_group')['survived'].mean().reset_index()
survival_rates.rename(columns={'survived': 'survival_rate'}, inplace=True)
```
最后,计算不同年龄组的生还率与年龄之间的相关性系数。可以使用`pandas.DataFrame.corr()`方法计算相关性系数。
```
# 计算不同年龄组的生还率与年龄之间的相关性系数
correlation_matrix = df.groupby('age_group').agg({'survived': 'mean', 'age': 'mean'}).corr()
correlation_coefficient = correlation_matrix.loc['survived', 'age']
```
其中,`correlation_coefficient`即为所求的相关性系数。