有两列特征，第一列特征为职业，第二列特征为城市，我想统计不同城市的职业数，并画图展示，用python实现

好的，这是一个关于数据分析的问题，可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现。首先，将数据导入为一个pandas DataFrame，然后使用groupby函数对城市进行分组，对职业进行计数，最后使用matplotlib库绘制柱状图即可。下面是实现代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据，假设数据文件为data.csv，有两列特征：职业和城市
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用groupby函数对城市进行分组，对职业进行计数
grouped = data.groupby('城市')['职业'].value_counts()

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
grouped.unstack().plot(kind='bar', ax=ax)

# 设置图表标题、X轴标签、Y轴标签等
ax.set_title('不同城市的职业数')
ax.set_xlabel('城市')
ax.set_ylabel('职业数')

# 显示图表
plt.show()

注意，这里的代码示例只是一个简单的数据分析示例，实际的数据分析过程可能要更加复杂。同时，如果您需要更多的帮助，建议您在CSDN中搜索相关的教程或者在CSDN的技术问答社区中提问，会得到更全面的解答。

相关问题

有两列特征，第一列特征为公司名字，第二列特征为城市，我想统计不同城市的公司总数，并画图展示，用python实现

这个问题可以回答。你可以使用Python中的pandas库和matplotlib库来实现。首先，你可以将两列特征存储在一个pandas数据框中，然后使用.value_counts()函数来计算每个城市中公司的数量，并使用matplotlib库来创建一个水平条形图来呈现这个数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据框
data = {'公司名字': ['A公司', 'B公司', 'C公司', 'D公司', 'E公司', 'F公司'],
        '城市': ['北京', '上海', '北京', '深圳', '广州', '上海']}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每个城市的公司数量
count_df = df['城市'].value_counts()

# 创建水平条形图
plt.barh(count_df.index, count_df.values)
plt.title('城市公司数量统计')
plt.xlabel('公司数量')
plt.ylabel('城市')
plt.show()

这个代码会输出一个水平条形图，用来展示不同城市的公司总数统计。请注意，这个代码只是一个示例，你需要根据你的具体数据进行调整。

用python将excel里的两列数据导入，第一列作为时间，第二列作为数值画图并且用EMD算法进行分解

### 回答1：
可以使用 Python 的第三方库 "pandas" 和 "pyEMD" 实现。首先，使用 "pandas" 读取 Excel 中的数据，并将其存储为 Pandas DataFrame。然后，使用 "pyEMD" 库进行 EMD 分解。最后，使用 "matplotlib" 绘制时间和数值的图形。

示例代码如下：

import pandas as pd
import pyEMD
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 中的数据
df = pd.read_excel("data.xlsx")
time = df["时间"]
value = df["数值"]

# 进行 EMD 分解
IMF = pyEMD.emd(value)

# 绘制图形
plt.plot(time, value)
plt.show()

请注意，在使用这些库之前，您需要使用 "pip" 安装它们：

pip install pandas
pip install pyemd
pip install matplotlib

### 回答2：
要使用Python将Excel中的两列数据导入并在图表中进行绘制，可以使用pandas库来读取Excel文件，并使用matplotlib库进行数据可视化。此外，要使用EMD算法进行分解，可以使用PyEMD库。

首先，确保已安装pandas、matplotlib和PyEMD库。可以使用以下命令在Python环境中安装这些库：

pip install pandas matplotlib PyEMD

接下来，将Excel文件中的数据导入Python。假设Excel文件名为data.xlsx，第一列是时间，第二列是数值。可以使用以下代码将数据导入到Python中：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')
time = data.iloc[:, 0]  # 获取第一列数据，作为时间
values = data.iloc[:, 1]  # 获取第二列数据，作为数值

接下来，使用matplotlib库绘制数据图表。可以使用以下代码将数据绘制成折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(time, values)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Data Chart')
plt.show()

最后，使用PyEMD库对数据进行EMD分解。可以使用以下代码对数据进行EMD分解：

from PyEMD import EMD

emd = EMD()
imfs = emd.emd(values)

分解后的结果存储在imfs列表中，其中每个元素代表一个IMF分量。

综上所述，使用Python将Excel中的两列数据导入，并绘制成折线图后，可以使用PyEMD库对数据进行EMD分解。希望以上回答对您有帮助！

### 回答3：
要使用Python将Excel中的两列数据导入，可以使用pandas库来读取Excel文件。首先，需要安装pandas库，并导入需要的模块：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，使用pandas的`read_excel()`函数来读取Excel文件，并将数据存储在一个DataFrame对象中：

data = pd.read_excel('文件路径.xlsx')

如果Excel文件中的两列数据分别是"时间"和"数值"列，可以使用以下代码来提取这两列数据：

time_column = data['时间']
value_column = data['数值']

接下来，可以使用matplotlib库将数据绘制成图表：

plt.plot(time_column, value_column)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数值')
plt.title('数据图表')
plt.show()

要使用EMD算法对数据进行分解，可以使用PyEMD库。首先，需要安装PyEMD库：

pip install PyEMD

然后，导入需要的模块：

from PyEMD import EMD

使用EMD类对数值列进行分解：

emd = EMD()
imfs = emd.emd(value_column)

分解后的结果储存在名为imfs的列表中，其中每个元素代表一个分量。可以使用以下代码来绘制原始数据和分解后的分量：

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(len(imfs) + 1, 1, 1)
plt.plot(time_column, value_column, 'r')
plt.title('原始数据')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数值')

for i in range(len(imfs)):
    plt.subplot(len(imfs) + 1, 1, i+2)
    plt.plot(time_column, imfs[i], 'g')
    plt.title('分量 {}'.format(i+1))
    plt.xlabel('时间')
    plt.ylabel('数值')

plt.tight_layout()
plt.show()

以上就是使用Python将Excel中的两列数据导入、绘制图表，并使用EMD算法进行分解的方法。