plt.merge用法

时间: 2023-12-05 12:31:46 浏览: 68
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Python技术模块用法详解.docx

`pandas.merge()`是将两个数据集（DataFrame或Series）按照一定的条件进行合并的函数。 函数的基本用法为： `pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)` 其中，参数的含义如下： - `left`：左侧数据集 - `right`：右侧数据集 - `how`：合并方式，包括'inner'、'outer'、'left'、'right'，默认为'inner'。 - `on`：合并的列名，必须同时在左侧和右侧数据集中存在。 - `left_on`：左侧数据集中用于合并的列名。 - `right_on`：右侧数据集中用于合并的列名。 - `left_index`：是否将左侧数据集中的索引用于合并。 - `right_index`：是否将右侧数据集中的索引用于合并。 - `sort`：是否对合并后的数据集进行排序。 - `suffixes`：如果左侧和右侧数据集中存在相同列名，可以添加后缀来区分。 - `copy`：是否对原始数据集进行复制。 - `indicator`：是否在合并后的数据集中添加一列，表示每行数据的来源。 - `validate`：是否检查合并的数据集是否有重复的列名。 具体使用方法可以参考pandas官方文档：[https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.merge.html](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.merge.html)
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import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 fig=plt.figure(figsize=(40,50), dpi=300) ax1=fig.add_subplot(131) ax2=fig.add_subplot(132) ax3=fig.add_subplot(133) # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") # 按照 FactoryName 和 JiJXH 进行分组，计算售价最高值和最低值 grouped = df.groupby("FenDMC")['avg_sale'].agg(['min', 'max']).reset_index() grouped = grouped.rename(columns={'min': 'min_sale', 'max': 'max_sale'}) # 将售价最高值和最低值合并到原表中 df = pd.merge(df, grouped, on=["FenDMC"]) # 绘制热力图，并设置颜色取值范围 sns.set_context(font_scale=1.5) sns.heatmap(df.pivot_table(index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["shi"], values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价','shrink':0.8,'aspect':40}, vmin=grouped['min_sale'].min(), vmax=grouped['max_sale'].max()) plt.xlabel(None) plt.ylabel(None) plt.title('''200马力及以上四轮驱动拖拉机 各生产企业各型号在不同市单台平均售价''', fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('heatmap.png') plt.show()如何把不同FenDMC，按照FactoryName,jiJXH按照avg_sale绘制到不同子图

可以使用 Pandas 的 groupby 方法按照 FenDMC 进行分组，并遍历每个分组，将每个分组的数据绘制到不同的子图中。示例代码如下： python import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib....

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel("200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx") # 按照 FactoryName 和 JiJXH 进行分组，计算售价最高值和最低值 grouped = df.groupby(["FactoryName","JiJXH"])['avg_sale'].agg(['min', 'max']).reset_index() grouped = grouped.rename(columns={'min': 'min_sale', 'max': 'max_sale'}) # 将售价最高值和最低值合并到原表中 df = pd.merge(df, grouped, on=["FactoryName","JiJXH"]) # 绘制热力图，并设置颜色取值范围 sns.set_context(font_scale=1.5) plt.figure(figsize=(12,40), dpi=300) sns.heatmap(df.pivot_table(index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["shi"], values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价','shrink':0.8,'aspect':40}, vmin=grouped['min_sale'].min(), vmax=grouped['max_sale'].max()) plt.xlabel(None) plt.ylabel(None) plt.title('''200马力及以上四轮驱动拖拉机 各生产企业各型号在不同市单台平均售价''', fontsize=20) # 保存图像 plt.savefig('heatmap.png') plt.show() 保存图片怎么可以是在正中间，且上下位置适中

plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel("200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx") # 按照 FactoryName 和 JiJXH 进行分组，计算售价最高值和最低值 grouped = ...

""" Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE 对比度受限自适应直方图均衡 """ import cv2 # import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_img_with_matplotlib(color_img, title, pos): img_rgb = color_img[:, :, ::-1] plt.subplot(2, 5, pos) plt.imshow(img_rgb) plt.title(title, fontsize=8) plt.axis('off') def equalize_clahe_color_hsv(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) H, S, V = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)) eq_V = cla.apply(V) eq_image = cv2.cvtColor(cv2.merge([H, S, eq_V]), cv2.COLOR_HSV2BGR) return eq_image def equalize_clahe_color_lab(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) L, a, b = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2Lab)) eq_L = cla.apply(L) eq_image = cv2.cvtColor(cv2.merge([eq_L, a, b]), cv2.COLOR_Lab2BGR) return eq_image def equalize_clahe_color_yuv(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) Y, U, V = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)) eq_Y = cla.apply(Y) eq_image = cv2.cvtColor(cv2.merge([eq_Y, U, V]), cv2.COLOR_YUV2BGR) return eq_image def equalize_clahe_color(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) channels = cv2.split(img) eq_channels = [] for ch in channels: eq_channels.append(cla.apply(ch)) eq_image = cv2.merge(eq_channels) return eq_image # 加载图像 image = cv2.imread('D:/Documents/python/OpenCV/image/008.jpg') gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图像应用 CLAHE clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0) gray_image_clahe = clahe.apply(gray_image) # 使用不同 clipLimit 值 clahe.setClipLimit(5.0) gray_image_clahe_2 = clahe.apply(gray_image) clahe.setClipLimit(10.0) gray_image_clahe_3 = clahe.apply(gray_image) clahe.setClipLimit(20.0) gray_image_clahe_4 = clahe.apply(gray_image) # 彩色图像应用 CLAHE image_clahe_color = equalize_clahe_color(image) image_clahe_color_lab = equalize_clahe_color_lab(image) image_clahe_color_hsv = equalize_clahe_color_hsv(image) image_clahe_color_yuv = equalize_clahe_color_yuv(image) # 标题 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.suptitle("Color histogram equalization with cv2.equalizedHist() - not a good approach", fontsize=9, fontweight='bold') # 可视化 show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray", 1) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=2.0", 2) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe_2, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=5.0", 3) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe_3, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=10.0", 4) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe_4, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=20.0", 5) show_img_with_matplotlib(image, "color", 6) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color, "clahe on each channel(BGR)", 7) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color_lab, "clahe on each channel(LAB)", 8) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color_hsv, "clahe on each channel(HSV)", 9) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color_yuv, "clahe on each channel(YUV)", 10) plt.show()

CLAHE，即对比度受限自适应直方图均衡化，是一种用于增强图像对比度的方法。在计算图像直方图均衡化的过程中，CLAHE会先将图像分成许多小块，并对每个小块进行直方图均衡化。由于小块内的像素值范围较小，采取均衡化...

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Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call last): File "D:\Download\lib\tkinter\__init__.py", line 1921, in __call__ return self.func(*args) File "D:\study\作业\image\main.py", line 329, in <lambda> button4 = Button(root2, text='执行程序', relief=GROOVE, font=('微软雅黑', 14),command=lambda:mediumbutton(img))#执行程序按钮 File "D:\study\作业\image\main.py", line 319, in mediumbutton img_medium1 = merge(img) File "D:\study\作业\image\main.py", line 302, in merge zhifangtu1 = channel_hist(test) File "D:\study\作业\image\main.py", line 287, in channel_hist buf = canvas.tostring_rgba() AttributeError: 'FigureCanvasTkAgg' object has no attribute 'tostring_rgba'

这个错误是因为你正在尝试使用 tostring_rgba() 方法，但是你使用的 matplotlib 版本太老，不支持该方法。你可以尝试使用 buffer_rgba() 方法来替代。 你需要修改代码中的一行，将 tostring_rgba() 改为 ...

import math import geopandas as gpd import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os column_names = ['CARDNO','RECDTIME','STATIONNAME','LONGITUDE','LATITUDE','DATE','LINENAME','STATIONNAME_GETOFF'] data = pd.read_csv("E:\\Jupyter Notebook\\20230526\\wlmq20190417\\0\\20190417.csv", usecols=column_names) data = data.rename(columns={'LONGITUDE': 'SLONGITUDE','LATITUDE': 'SLATITUDE'}) column_names1 = ['NAME', 'PATHNAME', 'LONGITUDE', 'LATITUDE', 'LINENAME'] stop = pd.read_csv("E:\\Jupyter Notebook\\20230526\\站点.csv", usecols=column_names1) stop = stop[stop['PATHNAME'] == '上行'] stop = stop.rename(columns={'LONGITUDE': 'ELONGITUDE','LATITUDE': 'ELATITUDE'}) 现在在data中的STATIONNAEM_GETOFF与stop中的NAME对比，然后将stop中的SLONGITUDE、SLATITUDE加到data中

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