print(plot(data$TIME,data$ALL)) NULL

这段代码是在 R 语言中用于绘制时间序列图的，其中 data 是一个数据框，包含两个变量：TIME 和 ALL。可以通过以下方式来绘制时间序列图：

plot(data$TIME, data$ALL, type = "l", xlab = "Time", ylab = "Value", main = "Time Series Plot")

其中，type = "l" 表示绘制折线图，xlab 和 ylab 分别表示 x 轴和 y 轴的标签，main 表示图形的标题。

相关问题

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plot raw_data = pd.read_csv(r'/Users/wangruihan/Desktop/time_series_covid19_confirmed_global.csv',na_values='?') #设定'?'为缺失值 #查看有哪些列 print(raw_data.columns) #查看前几行数据 print(raw_data[:10]) #检查含有缺失值的列 print(raw_data.isnull().any() ) print(raw_data.shape) #缺失值处理 print(raw_data[raw_data.isnull().values==True]) fill_na = lambda col:col.fillna('not know')#定义fill_na函数，用'not know'字符串填充缺失值 fill_data = raw_data.apply(fill_na, axis=0) #将填充后的数据赋给fill_data print(fill_data.isnull().any()) #检查是否填充成功 isDuplicated=fill_data.duplicated() #判断重复数据记录 print(isDuplicated) #初步了解数据构成 print(fill_data[fill_data['Country/Region']=='China']) data = fill_data.drop(['Province/State','Lat','Long'],axis=1) #删除属性列 data = data.groupby('Country/Region').sum() # 按Country/Region并求和 print(data.index.values) #列出全部可索引的Country/Region名称 data_us = data[data.index.isin(['US','China','United Kingdom','Italy','Germany','France'])] print(data_us) data_us.T.plot(figsize=(15,7)) #数据趋势图 最后数据趋势图不显示怎么办

如果你在Jupyter Notebook中运行这段代码并且没有看到数据趋势图，则可以在代码的最后加上`plt.show()`命令，如下所示：

data_us.T.plot(figsize=(15,7))
plt.show()

这个命令将显示图表并将其添加到Jupyter Notebook中。请注意，你需要首先导入matplotlib库，使用`import matplotlib.pyplot as plt`命令。

from __future__ import print_function from pandas import DataFrame,Series import pandas as pd datafile='/root/dataset/air_customer_Data/air_data.csv' data=pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8') cleanedfile='cleaned.csv' data1=data[data['SUM_YR_1'].notnull() & data['SUM_YR_2'].notnull()] data1 index1=data['SUM_YR_1']!=0 index2=data['SUM_YR_2']!=0 index3=data['SEG_KM_SUM']>0 data1 = data1[(index1 | index2) & index3] data1.to_csv(cleanedfile) data2=data1[['LOAD_TIME','FFP_DATE','LAST_TO_END','FLIGHT_COUNT','SEG_KM_SUM','avg_discount']] data2.to_csv('datadecrese.csv') 3 import numpy as np data=pd.read_csv('datadecrese.csv') data['L']=pd.to_datetime(data['LOAD_TIME'])-pd.to_datetime(data['FFP_DATE']) data['L'] =data['L'].astype("str").str.split().str[0] # 去除数据中的days字符，只输出数字，再转化为数值型数据 data['L'] = data['L'].astype("int") / 30 data.drop(columns=['LOAD_TIME','FFP_DATE'], inplace=True) data.rename(columns = {'LAST_TO_END':'R','FLIGHT_COUNT':'F','SEG_KM_SUM':'M','avg_discount':'C'},inplace=True) data.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True) 4 data.describe() 5 P108 data=(data-data.mean())/data.std() 6 import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series from sklearn.cluster import KMeans k=5 kmodel=KMeans(n_clusters=k,random_state=3) kmodel.fit(data) 7 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt clu=kmodel.cluster_centers_ x=[1,2,3,4,5] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False for i in range(5): plt.plot(x,clu[i]) plt.show

这段代码是用Python的Pandas和Scikit-learn库进行数据预处理和聚类分析的。首先，从一个csv文件中读取数据，然后进行数据清洗，去除缺失值和异常值，再将数据保存为新的csv文件。接着，读取新的csv文件，对数据进行标准化处理，再使用KMeans算法进行聚类分析。最后，使用Matplotlib库对聚类结果进行可视化展示。