import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('weather1.csv') plt.plot(df['小时'],df['温度']) plt.show()

这是一段 Python 代码，它使用 Pandas 和 Matplotlib 库来绘制一个天气数据的折线图。它首先从名为 "weather1.csv" 的 CSV 文件中读取数据，然后将 "小时" 和 "温度" 列分别用作 X 轴和 Y 轴，绘制出折线图。最后，使用 plt.show() 函数显示图形。

相关问题

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

当你在 Python 中使用 `import pandas as pd` 和 `import matplotlib.pyplot as plt` 这两行代码时，你在导入两个非常常用的库：

1. **pandas**: Pandas 是一个强大的数据处理库，用于操作和分析结构化数据，例如 CSV 文件、Excel 表格、数据库等。通过 `pd` 的别名，你可以更方便地使用 Pandas 提供的各种数据结构（如 DataFrame 和 Series）以及数据分析工具。

2. **matplotlib.pyplot**: Matplotlib 是一个绘图库，主要用于创建静态、动态、交互式的数据可视化图表。`pyplot` 是 Matplotlib 库中的一个重要模块，提供了丰富的函数来绘制线图、散点图、柱状图等各种图表。通过 `plt` 别名，你可以直接调用这些绘图功能。

这两行导入语句让你在编写代码时能够快速使用这两个库的功能，而不需要每次都写完整的库名。如果你在后续的代码中看到像 `df.head()` 或者 `plt.plot(data)` 这样的语法，它们分别对应于 Pandas 的 DataFrame 对象的头部查看和 Matplotlib 的简单绘图功能。

分析下列代码：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") year_count = data.groupby(by="年份")["年份"].count() data['年份'] = pd.to_numeric(data['年份'], errors='coerce') plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot(year_count.index, year_count.values) plt.title("电影年份发展折线图") plt.xlabel("年份") plt.ylabel("数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False year_count = data['国家'].value_counts() plt.bar(year_count.index, year_count.values) plt.title("各个国家电影数量") plt.xlabel("国家") plt.ylabel("电影数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False type_count = data["类型"].value_counts() plt.pie(type_count,labels=type_count.index,pctdistance=0.8,autopct='%1.1f%%',explode=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.01]) plt.figure(figsize=(20,6.5)) plt.title("电影主要类型分布图") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") scores = data["排名"].values votes = data["评价人数"].values plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.scatter(scores, votes) plt.title("排名与评价人数散点图") plt.xlabel("排名") plt.ylabel("评价人数") plt.show()

这段代码主要是用来对爬取到的电影数据进行数据可视化的处理。在代码中使用了 pandas 库对 Excel 数据进行读取和处理，使用了 matplotlib 库来绘制各种图表。

第一个代码块绘制了电影年份的发展折线图，其中先对年份进行了分组统计，然后使用 plot 函数将结果绘制出来。

第二个代码块绘制了各个国家电影数量的柱状图，其中使用了 value_counts 函数对国家进行统计，然后使用 bar 函数将结果绘制出来。

第三个代码块绘制了电影主要类型分布的饼图，其中使用了 value_counts 函数对电影类型进行统计，然后使用 pie 函数将结果绘制出来。

第四个代码块绘制了排名与评价人数的散点图，其中使用了 scatter 函数将排名和评价人数进行散点绘制。