import pandas as pd import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Bar, Line from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver x_data = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月"] # 导入数据 df = pd.read_csv('E:/pythonProject1/第8章实验数据/beijing_AQI_2018.csv') attr = df['Date'].tolist() v1 = df['AQI'].tolist() v2=df['PM'].tolist() # 对AQI进行求平均值 data={'Date':pd.to_datetime(attr),'AQI':v1} df1 = pd.DataFrame(data) total=df1['AQI'].groupby([df1['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d1=total.tolist() y1=[] for i in d1: y1.append(int(i)) # print(d1) # print(y1) # 对PM2.5求平均值 data1={'Date':pd.to_datetime(attr),'PM':v2} df2 = pd.DataFrame(data1) total1=df2['PM'].groupby([df2['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d2=total1.tolist() y2=[] for i in d2: y2.append(int(i)) # print(d2) bar = ( Bar() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="PM2.5", y_axis=y2, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color="#5793f3" ) .extend_axis( yaxis=opts.AxisOpts( name="平均浓度", type_="value", min_=0, max_=150, interval=30, axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"), ) ) .set_global_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts( is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="cross" ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(is_show=True, type_="shadow"), ), ) ) line = ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="AQI", yaxis_index=1, y_axis=y1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color='rgb(192,0, 0,0.2)' ) ) bar.overlap(line).render("five.html") bar.options.update(backgroundColor="#F7F7F7")
时间: 2023-06-18 09:07:35 浏览: 78
这段代码的功能是读取一个 csv 文件,分别计算 AQI 和 PM2.5 的每月平均值,并将它们分别用柱状图和折线图展示在同一个图表中。其中,柱状图表示 PM2.5,折线图表示 AQI,两者共用 x 轴(月份),而 y 轴分别是 PM2.5 的浓度和 AQI 的值。此外,折线图的 y 轴是右侧的另一个坐标轴。最后,将图表保存为 HTML 文件 five.html。
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import pandas as pd pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
这段代码的意思是设置 Pandas 库中浮点数的输出格式,保留两位小数。具体来说,`pd.options.display.float_format` 是 Pandas 库中的一个选项,用于设置浮点数的输出格式。`'{:.2f}'.format` 是一个字符串格式化函数,表示保留两位小数的浮点数格式化字符串。将这个格式化字符串赋值给 `pd.options.display.float_format`,就可以实现 Pandas 库中浮点数的输出格式化。
import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
这段代码存在语法错误,应该将两行代码分别写成:
```
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
```
第一行导入 pandas 库,第二行从 statsmodels.tsa.arima.model 中导入 ARIMA 模型。这样就可以在代码中使用 ARIMA 模型进行时间序列分析了。