crime['Year']=pd.to_datatime(crime['Year'], format='%Y')

这行代码是将名为"Year"的列中的日期字符串转换为日期时间格式。在这个例子中，假设crime是一个DataFrame对象，其中包含一个名为"Year"的列存储了日期字符串。pd.to_datetime()函数是Pandas中用于转换日期时间格式的函数，它的第一个参数是要转换的数据，第二个参数format指定了日期字符串的格式。

在这个例子中，format='%Y'表示日期字符串中只包含年份信息。通过将日期字符串转换为日期时间格式，可以方便地对日期进行处理和分析，例如进行时间序列的重采样、计算时间差等操作。转换后，"Year"列中的数据将变为日期时间对象，可以使用Pandas提供的各种日期时间相关的方法和函数进行操作。

相关问题

def look_row(self): db = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, db='crime', user='qingying', password='123456') cursor = db.cursor() # 获取输入框信息 id_value = self.right_top_id_entry.get() name_value = self.right_top_name_entry.get() sex_value = self.right_top_sex_entry.get() cause_value = self.right_top_cause_entry.get() time1_value = self.right_top_cause_entry.get() time2_value = self.right_top_cause_entry.get() nei_value = self.right_top_nei_entry.get() lao_value = self.right_top_lao_entry.get() tai_value = self.right_top_tai_entry.get() # 拼接SQL语句 sql = "SELECT * FROM criminal WHERE " if id_value: sql += f"id='{id_value}' AND " if name_value: sql += f"name='{name_value}' AND " if sex_value: sql += f"sex='{sex_value}' AND " if cause_value: sql += f"cause='{cause_value}' AND " if time1_value: sql += f"time1='{time1_value}' AND " if time2_value: sql += f"time2='{time2_value}' AND " if nei_value: sql += f"nei='{nei_value}' AND " if lao_value: sql += f"lao='{lao_value}' AND " if tai_value: sql += f"tai='{tai_value}' AND " sql = sql[:-5] try: cursor.execute(sql) results = cursor.fetchall() for record in self.tree.get_children(): self.tree.delete(record) for row in results: self.tree.insert('', tk.END, values=row) except: messagebox.showinfo('警告！', '查询失败，数据库连接失败！') db.close() self.right_top_id_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_name_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_sex_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_cause_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_time1_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_time2_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_nei_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_lao_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_tai_entry.delete(0, tk.END)

这段代码是一个GUI程序的部分代码，实现了根据用户输入的条件查询数据库表中的数据，并将查询结果显示在GUI界面上的表格中。

具体实现过程是先获取用户在GUI界面上输入的查询条件，然后根据这些条件构建SQL查询语句。如果用户没有输入某个查询条件，则不将该条件加入SQL语句中。接着使用pymysql连接数据库，执行SQL查询语句，并将查询结果显示在GUI界面上的表格中。如果查询失败，则会弹出一个警告框提示用户。

最后，清空输入框中的内容，以便用户进行下一次查询。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd crime = pd.read_csv("data/crimeRatesByState2005.csv") crime = crime[crime.state != "United States"] crime = crime[crime.state != "District of Columbia"] plt.scatter(x=list(crime.murder), y=list(crime.burglary), s=50) plt.xlabel("murder") plt.ylabel("burglary") plt.show()

这段代码是用来读取名为 "crimeRatesByState2005.csv" 的文件，并将其中 "state" 列不为 "United States" 和 "District of Columbia" 的行筛选出来。然后使用 Matplotlib 库绘制了一个散点图，横坐标是 "murder" 列数据，纵坐标是 "burglary" 列数据，点的大小为50，横坐标标签为 "murder"，纵坐标标签为 "burglary"，最后展示了这个图。该图反映了美国2005年各州的谋杀率和入室盗窃率之间的关系。