pandas 大于0占比

要计算 Pandas 大于0的占比，可以按照以下步骤进行操作。

首先，需要将数据加载到 Pandas 的 DataFrame 中。假设数据保存在名为 df 的 DataFrame 中。

其次，可以使用条件判断过滤出大于0的数据，可以使用 df[df > 0] 这样的语法来实现过滤。

然后，使用 len() 函数获取大于0的数据的数量，例如 count = len(df[df > 0])。

最后，计算大于0的占比，可以通过 count 除以数据总数得到。数据总数可以使用 len() 函数来获取，例如总数为 total_count = len(df)。占比为 proportion = count / total_count。

下面是完整的代码示例：

import pandas as pd

# 将数据加载到DataFrame中
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算大于0的数据数量
count = len(df[df > 0])

# 计算数据总数
total_count = len(df)

# 计算大于0的占比
proportion = count / total_count

print(f'大于0的占比为：{proportion}')

以上代码假设数据保存在名为 data.csv 的文件中，可以根据实际情况进行修改。最后，打印出来的占比即为 Pandas 大于0的占比。

相关问题

3、编写代码，分别统计数据文件ratings.csv中的电影总数和评分大于4.0的电影总数(rating列大于4.0)，并打印这两个数值，以及4.0分以上电影占比:

以下是使用Python实现的代码：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('ratings.csv')

# 统计电影总数
total_movies = len(df['movieId'].unique())

# 统计评分大于4.0的电影总数
high_rating_movies = len(df[df['rating'] > 4.0]['movieId'].unique())

# 计算4.0分以上电影占比
high_rating_movies_ratio = high_rating_movies / total_movies * 100

# 打印统计结果
print("总电影数：", total_movies)
print("评分大于4.0的电影数：", high_rating_movies)
print("4.0分以上电影占比：{:.2f}%".format(high_rating_movies_ratio))

注意：代码中假设数据文件名为`ratings.csv`，请根据实际情况修改文件名。

写一个分析天气数据的程序，要求数据从网络上爬取，用pandas分析数据并可视化数据，包含多种统计图形

好的，以下是一个简单的 Python 程序，可以从中国天气网上爬取天气数据，并用 pandas 进行数据分析和可视化。程序主要分为以下几个步骤：

1. 安装必要的 Python 库：pandas、matplotlib、requests、beautifulsoup4。

!pip install pandas matplotlib requests beautifulsoup4

2. 从中国天气网上爬取天气数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 发送请求，获取数据
url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml'
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}
res = requests.get(url, headers=headers)

# 解析数据
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
con = soup.find(id='7d')
lis = con.find_all('li')
lst = []
for li in lis:
    date = li.find('h1').string
    desc = li.find_all('p')
    weather = desc[0].string
    temp = desc[1].find('span').string
    low_temp = desc[1].find('i').string
    high_temp = desc[1].find('em').string
    wind = desc[2].find('span').string
    lst.append({'日期': date, '天气': weather, '温度': temp, '最低温度': low_temp, '最高温度': high_temp, '风力': wind})

3. 用 pandas 分析数据。将数据转化为 DataFrame，并根据需要进行数据清洗和处理。

# 将数据转化为 DataFrame
df = pd.DataFrame(lst)

# 处理温度和风力数据
df['温度'] = df['温度'].apply(lambda x: x.replace('℃', ''))
df['最低温度'] = df['最低温度'].apply(lambda x: x.replace('℃', ''))
df['最高温度'] = df['最高温度'].apply(lambda x: x.replace('℃', ''))
df['风力'] = df['风力'].apply(lambda x: x.replace('<', '小于').replace('>', '大于'))

# 将温度和风力转化为整数类型
df['温度'] = df['温度'].astype(int)
df['最低温度'] = df['最低温度'].astype(int)
df['最高温度'] = df['最高温度'].astype(int)

4. 可视化数据。使用 matplotlib 绘制多种统计图形，如条形图、饼图、折线图等。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制条形图
df_temp = df[['最低温度', '最高温度']]
df_temp.plot(kind='bar', figsize=(12, 6), width=0.8, color=['skyblue', 'pink'])
plt.title('北京未来七天温度变化')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('温度（℃）')
plt.show()

# 绘制饼图
df_weather = df.groupby('天气').size()
df_weather.plot(kind='pie', figsize=(12, 6), autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.title('北京未来七天天气占比')
plt.ylabel('')
plt.show()

# 绘制折线图
df_wind = df.groupby('风力').size().sort_values(ascending=False)
df_wind.plot(kind='line', figsize=(12, 6))
plt.title('北京未来七天风力分布')
plt.xlabel('风力等级')
plt.ylabel('天数')
plt.show()

这个程序可以爬取中国天气网的天气数据，并用 pandas 分析和可视化数据。你可以根据需要对数据进行处理，并绘制多种统计图形。