def fun2(data): data = pd.read_csv(data) data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time']) data1 = data[(data.date_time >= '2010-07-01') & (data.date_time < '2010-7-16')] plt.subplot(1, 2, 1) data1['Global_active_power'].hist(bins=70, color='green') plt.title('Global Active Power Distribution', fontsize=15) # 正态概率图 plt.subplot(1, 2, 2) stats.probplot(data1['Global_active_power'], plot=plt, fit=True, rvalue=True) plt.plot([0, max(data1['Global_active_power'])], [0, max(data1['Global_active_power'])], color='green', linestyle='--') plt.title('Normal Probability Plot of Global Active Power', fontsize=14) # print(data1.describe().T) plt.show()

这是一个Python函数，功能是读取CSV文件并绘制该文件中日期时间在某个时间段内的Global_active_power的直方图和正态概率图。其中，第一部分是将CSV文件读入并将date_time列转换为日期时间格式，第二部分是筛选出日期时间在指定时间段内的数据并绘制直方图和正态概率图。最后一行是将绘图结果展示出来。

相关问题

data = pd.read_csv(data) data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time'])

这段代码使用了 Pandas 库对数据进行了处理。具体来说，它读取了一个 CSV 格式的数据文件，将其中的 'date_time' 这一列数据转换成了 Pandas 中的日期时间类型，并将转换后的结果存储到了原始数据中。

其中，pd.read_csv() 函数用于读取 CSV 文件，返回一个 DataFrame 对象；pd.to_datetime() 函数用于将指定的时间格式转换成 Pandas 中的日期时间类型。

数据分析与可视化data = pd.read_csv('temperature.csv')

以下是读取csv文件并进行数据分析与可视化的示例代码：

# 导入pandas，并使用"pd"作为该模块的简写
import pandas as pd
# 导入matplotlib.pyplot，并使用"plt"作为该模块的简写
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 查看数据前5行
print(data.head())

# 绘制温度随时间变化的折线图
plt.plot(data['datetime'], data['temperature'])
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Temperature Change')
plt.show()

以上代码中，首先导入了pandas和matplotlib.pyplot模块，并使用pd和plt作为它们的简写。然后使用pd.read_csv()函数读取了名为'temperature.csv'的csv文件，并将其存储在名为data的变量中。接着使用print()函数查看了数据的前5行。最后使用plt.plot()函数绘制了温度随时间变化的折线图，并使用plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数添加了x轴、y轴和标题标签。最后使用plt.show()函数显示了图形。