pandas读取csv文件并画图如何让后10%数据颜色不一样
时间: 2023-09-12 11:13:21 浏览: 54
可以通过`pandas`和`matplotlib`库实现这个需求。
首先,读取csv文件可以使用`pandas`的`read_csv`函数。假设我们将文件读取为一个名为`df`的`DataFrame`对象。
接下来,我们可以计算出数据中的后10%行数,可以使用`len`函数获取数据总行数,然后用`int`和`round`函数计算出后10%的行数。
最后,我们可以使用`matplotlib`库的`plot`函数在图表中绘制数据,使用切片语法将最后10%的数据提取出来,并使用`color`参数设置这些数据的颜色。
下面是一段示例代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 计算后10%的行数
last_10_percent = round(len(df) * 0.1)
# 绘制图表
plt.plot(df[:-last_10_percent]['x'], df[:-last_10_percent]['y'], color='blue')
plt.plot(df[-last_10_percent:]['x'], df[-last_10_percent:]['y'], color='red')
# 显示图表
plt.show()
```
其中,`data.csv`为数据文件名,`x`和`y`为数据中的两列。在绘制图表时,我们使用`[:-last_10_percent]`选取除了最后10%的数据,并用`color='blue'`参数设置这些数据的颜色为蓝色;使用`[-last_10_percent:]`选取最后10%的数据,并用`color='red'`参数设置这些数据的颜色为红色。