利用matplotlib和pandas绘制有柱状图、折线图和饼图构成的组合图import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 创建数据data = {'apple': [3, 2, 4, 5], 'orange': [1, 5, 2, 6], 'banana': [2, 3, 1, 4]}df = pd.DataFrame(data, index=['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr'])# 创建子图fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))# 绘制柱状图df.plot(kind='bar', ax=axs[0])axs[0].set_title('Fruit sales')# 绘制折线图df.plot(kind='line', ax=axs[1])axs[1].set_title('Fruit sales')# 绘制饼图plt.figure(figsize=(5,5))df.sum().plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')plt.title('Fruit sales')# 显示图形plt.show(),data = {'w':[126743, 127627, 128453, 129227, 129988, 130756, 131448, 132129, 132802, 133450, 134091, 134735, 135404, 136072, 136782, 137462, 138271, 139008, 139538, 140005], 'a':[140005, 23493, 98914, 17599], 'b':[139538, 23523, 99357, 16658]} df = pd.DataFrame(data, index=['w', 'a', 'b'])值的长度与索引长度不匹配怎么改
时间: 2023-10-23 07:31:03 浏览: 82
如果值的长度与索引长度不匹配,可以在DataFrame中使用字典时,将值的长度与索引长度保持一致。如果数据不足,可以使用NaN来填充缺失的数据。例如,可以将上面的数据中'a'和'b'的值的长度与'w'保持一致,使用NaN填充缺失的数据,如下所示:
data = {'w':[126743, 127627, 128453, 129227, 129988, 130756, 131448, 132129, 132802, 133450, 134091, 134735, 135404, 136072, 136782, 137462, 138271, 139008, 139538, 140005], 'a':[140005, 23493, 98914, 17599, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN], 'b':[139538, 23523, 99357, 16658, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN]}
df = pd.DataFrame(data, index=['w', 'a', 'b'])
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利用matplotlib和pandas绘制有柱状图、折线图和饼图构成的组合图
好的,以下是一个简单的例子,展示如何利用matplotlib和pandas绘制有柱状图、折线图和饼图构成的组合图:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
data = {'apple': [3, 2, 4, 5], 'orange': [1, 5, 2, 6], 'banana': [2, 3, 1, 4]}
df = pd.DataFrame(data, index=['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr'])
# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))
# 绘制柱状图
df.plot(kind='bar', ax=axs[0])
axs[0].set_title('Fruit sales')
# 绘制折线图
df.plot(kind='line', ax=axs[1])
axs[1].set_title('Fruit sales')
# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(5,5))
df.sum().plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
plt.title('Fruit sales')
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,我们创建了一个包含水果销售数据的DataFrame对象,并利用matplotlib的子图功能,在一个Figure对象中绘制了柱状图、折线图和饼图。其中,柱状图和折线图绘制在一个子图中,饼图绘制在另一个子图中。最后,我们调用show()函数显示图形。
需要注意的是,这只是一个简单的例子,实际的数据可能更加复杂,需要更多的数据处理和绘图技巧。但是,这个例子可以作为一个起点,帮助你开始利用matplotlib和pandas绘制组合图。
python请完成绘制上海市2016年全年用电量的散点图、折线图、柱状图、饼图和箱线图的任务
好的,我可以为您提供Python代码来绘制上海市2016年全年用电量的散点图、折线图、柱状图、饼图和箱线图。但是,请注意,这些图表的绘制需要先收集和处理数据,才能进行可视化。以下是一个简单的例子,仅供参考:
首先,我们需要导入所需的库和数据:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读入数据
data = pd.read_csv('shanghai_electricity_2016.csv')
```
接下来,我们可以用以下代码绘制散点图:
```python
plt.scatter(data['month'], data['electricity'])
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Electricity')
plt.title('Shanghai Electricity Consumption in 2016')
plt.show()
```
这里假设数据文件为CSV格式,包含两列数据:月份和用电量。您可以根据实际情况修改代码。
下面是绘制折线图的代码:
```python
plt.plot(data['month'], data['electricity'])
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Electricity')
plt.title('Shanghai Electricity Consumption in 2016')
plt.show()
```
接下来,我们可以用以下代码绘制柱状图:
```python
plt.bar(data['month'], data['electricity'])
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Electricity')
plt.title('Shanghai Electricity Consumption in 2016')
plt.show()
```
接着,我们可以用以下代码绘制饼图:
```python
plt.pie(data['electricity'], labels=data['month'])
plt.title('Shanghai Electricity Consumption in 2016')
plt.show()
```
最后,我们可以用以下代码绘制箱线图:
```python
plt.boxplot(data['electricity'])
plt.title('Shanghai Electricity Consumption in 2016')
plt.show()
```
当然,这些代码只是一个简单的例子,您可以根据自己的需求进行修改和扩展。