# 复制传入的 DataFrame df1 = df.copy() # 将 ordertime 列转换为时间格式 df1['ordertime'] = pd.to_datetime(df1['ordertime']) # 创建一个 20x8 的画布 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 将 ordertime 根据 30 分钟的时间段进行分组,并将时间段格式化为 HH:MM-HH:MM 的形式 s = df1['ordertime'].dt.floor('30T') df1['ordertime'] = s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s + pd.Timedelta(29 * 60, unit='s')).dt.strftime("%H:%M") # 统计每个时间段内的数据条数 timedf1 = df1.groupby('ordertime')['id'].count() # 获取 x 轴和 y 轴的数据 timedf_x = timedf1.index timedf_y = timedf1.values # 将 x 轴标签旋转 60 度,并绘制时间图表 plt.xticks(rotation=60) plt.plot(timedf_x, timedf_y) # 显示画布 plt.show()解释各代码作用
时间: 2024-04-02 16:36:52 浏览: 13
这段代码主要是对一个时间序列数据进行可视化分析。具体来说:
1. `df.copy()` 复制了原始数据,避免修改原始数据。
2. `pd.to_datetime(df1['ordertime'])` 将 `ordertime` 列转换为 Pandas 中的时间格式。
3. `plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)` 创建一个宽为 20 英寸、高为 8 英寸的画布,并设置 DPI 为 80。
4. `df1['ordertime'].dt.floor('30T')` 将 `ordertime` 列按照 30 分钟的时间段进行分组,返回一个时间序列。
5. `s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s + pd.Timedelta(29 * 60, unit='s')).dt.strftime("%H:%M")` 将时间段格式化为 HH:MM-HH:MM 的形式。
6. `df1.groupby('ordertime')['id'].count()` 统计每个时间段内的数据条数。
7. `timedf1.index` 和 `timedf1.values` 分别得到 x 轴和 y 轴的数据。
8. `plt.xticks(rotation=60)` 将 x 轴标签旋转 60 度。
9. `plt.plot(timedf_x, timedf_y)` 绘制时间图表。
10. `plt.show()` 显示画布。
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df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())
这段代码中,首先使用了 Pandas 库创建了一个 DataFrame 对象 df1,并将 train_out 作为数据传入。接着使用 to_excel() 方法将 df1 对象写入到一个 Excel 文件中,这里的括号中应该填写文件的路径和名称,例如:df1.to_excel('output.xlsx') 表示将 df1 对象写入到名为 output.xlsx 的 Excel 文件中。如果你想要将 DataFrame 写入到已经存在的 Excel 文件中的指定 sheet 中,可以使用如下代码:df1.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1'),其中 sheet_name 表示要写入的 sheet 名称。请注意,这里需要事先安装 openpyxl 库,才能够使用 Pandas 中的 to_excel() 方法。
df2 = pd.DataFrame(test_out) df2.to_excel())和df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())存入一个excel一个sheet
如果你想将两个 DataFrame 写入到同一个 Excel 文件中的同一个 sheet 中,可以先将两个 DataFrame 合并成一个 DataFrame,再将合并后的 DataFrame 写入到 Excel 文件中。具体实现方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame(train_out)
df2 = pd.DataFrame(test_out)
# 合并 df1 和 df2 为一个 DataFrame
df = pd.concat([df1, df2])
# 将 DataFrame 写入到 Excel 文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
在上述代码中,我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2,然后使用 pd.concat() 方法将两个 DataFrame 合并为一个 DataFrame,并将合并后的 DataFrame 赋值给 df。接着,我们使用 to_excel() 方法将 df 对象写入到 Excel 文件中,其中 index=False 表示不将 DataFrame 的索引写入到 Excel 文件中。需要注意的是,这里的括号中需要填写 Excel 文件的路径和名称。