mean_data=data.groupby('花卉种类').mean()这行代码哪里错了
时间: 2024-02-29 18:53:31 浏览: 19
根据错误提示信息,这行代码出现了 KeyError,错误提示信息中指出数据框中找不到 '花卉种类' 这个键,因此你需要检查一下数据框中是否存在这个键。可能是键名拼写错误或者数据框中没有这个键。你可以先尝试打印一下数据框的列名,看看是否存在 '花卉种类' 这个列。代码示例如下:
```python
# 打印数据框的列名
print(data.columns)
```
如果 '花卉种类' 不在列名中,那么你需要检查一下数据框中是否存在这个列。如果是键名拼写错误,那么你需要检查一下键名的正确拼写。
相关问题
解析 def explore_city_data(self,city_data): housing_prices = city_data.target housing_features = city_data.data num_houses = np.shape(city_data.data) num_features = np.shape(city_data.data) min_price = np.min(city_data.target) max_price = np.max(city_data.target) mean_price = np.mean(city_data.target) median_price = np.median(city_data.target) stand_dev = np.std(city_data.target)
这段代码定义了一个名为"explore_city_data"的函数,该函数有一个参数"city_data"。该函数的主要目的是从给定的城市数据中提取一些基本信息,包括房屋价格、特征数量、房屋数量、最小价格、最大价格、平均价格、中位价格和标准差。
具体来说,该函数将从给定的城市数据中提取房屋价格和特征,并计算出特征数量和房屋数量。然后,该函数将使用NumPy库中的函数来计算出最小价格、最大价格、平均价格、中位价格和标准差,这些计算都是基于房屋价格数据。
最后的结果将作为函数的返回值,因此,该函数将返回一个元组,其中包含所有的计算结果。
gd_data = data[data['省'] == '广东省'] bj_data = data[data['省'] == '北京市'] # 提取日期中的年份 gd_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(gd_data['日期']).year bj_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(bj_data['日期']).year # 计算年平均气温 gd_mean_temp = gd_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() bj_mean_temp = bj_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(15,9)) # 绘制柱状图 plt.bar(gd_mean_temp.index, gd_mean_temp.values, width=0.3, color='blue') plt.bar(bj_mean_temp.index+0.3, bj_mean_temp.values, width=0.3, color='red') # 添加图例、标题和轴标签 plt.legend(['广东省', '北京市'])每行代码的解释
这段代码是用Python语言编写的,主要功能是从一个数据集中提取出广东省和北京市的数据,并计算每个年份的平均气温值。具体的解释如下:
- `gd_data = data[data['省'] == '广东省']`:从数据集`data`中提取出省份为“广东省”的数据,并将其赋值给变量`gd_data`。
- `bj_data = data[data['省'] == '北京市']`:从数据集`data`中提取出省份为“北京市”的数据,并将其赋值给变量`bj_data`。
- `gd_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(gd_data['日期']).year`:将`gd_data`中的日期列提取出年份,并将其赋值给新的一列“年份”。
- `bj_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(bj_data['日期']).year`:将`bj_data`中的日期列提取出年份,并将其赋值给新的一列“年份”。
- `gd_mean_temp = gd_data.groupby('年份')['平均气温'].mean()`:将`gd_data`按照年份进行分组,并计算每个年份的平均气温值,结果赋值给变量`gd_mean_temp`。
- `bj_mean_temp = bj_data.groupby('年份')['平均气温'].mean()`:将`bj_data`按照年份进行分组,并计算每个年份的平均气温值,结果赋值给变量`bj_mean_temp`。
- `plt.figure(figsize=(15,9))`:设置绘图的大小。
- `plt.bar(gd_mean_temp.index, gd_mean_temp.values, width=0.3, color='blue')`:绘制广东省每个年份的平均气温柱状图,并设置柱状图的宽度为0.3,颜色为蓝色。
- `plt.bar(bj_mean_temp.index+0.3, bj_mean_temp.values, width=0.3, color='red')`:绘制北京市每个年份的平均气温柱状图,并设置柱状图的宽度为0.3,颜色为红色。
- `plt.legend(['广东省', '北京市'])`:添加图例,标注每个柱状图对应的省份。
- `plt.title('广东省与北京市年平均气温比较')`:添加图表标题。
- `plt.xlabel('年份')`:设置X轴标签。
- `plt.ylabel('气温(℃)')`:设置Y轴标签。
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