pandas.district
时间: 2023-10-15 17:23:39 浏览: 36
抱歉,我不太明白您的问题。您是否想了解有关 Pandas 中的 "district" 的信息?如果是这样的话,Pandas 库本身并没有 "district" 这个功能或属性。Pandas 是一个用于数据操作和分析的 Python 库,它提供了许多数据结构和函数来处理和操作数据。您可以提供更多关于您问题的细节,让我能够更好地回答您的问题。
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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。
pandas读取sanfrancisco_top200数据集,并.query查询IncidntNum Category Descript DayOfWeek Date Time PdDistrict Resolution Address X
好的,我可以为您演示如何使用 pandas 读取 `sanfrancisco_top200` 数据集,并使用 `.query()` 方法进行查询。
首先,需要确保已经安装了 pandas 库。可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pandas
```
接下来,我们可以使用以下代码读取 `sanfrancisco_top200` 数据集:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sanfrancisco_top200.csv')
```
这里假设数据集文件名为 `sanfrancisco_top200.csv`,保存在当前工作目录下。
接着,我们可以使用 `.query()` 方法进行查询。例如,如果要查询 `PdDistrict` 为 `Richmond` 区的行,可以使用以下代码:
```python
richmond_district = df.query('PdDistrict == "RICHMOND"')
```
这里使用了字符串 `'PdDistrict == "RICHMOND"'` 作为查询条件。该条件表示筛选出 `PdDistrict` 列中值为 `"RICHMOND"` 的行。
最后,我们可以使用 `.head()` 方法查看查询结果的前几行,例如:
```python
print(richmond_district.head())
```
这将打印出 `PdDistrict` 为 `Richmond` 区的行的前几行数据。