pycharm结合所给数据,计算TOP7基站,在10月3日这一天,每个小时的连接人数和连接次数,可视化任务,单轴散点图

PyCharm是一款集成开发环境，常用于Python开发。如果你有相关的基站数据，包含每个小时的连接人数和连接次数，你可以按照以下步骤进行分析：

1. **数据加载**：
使用Pandas库读取CSV文件或其他数据源，将数据加载到DataFrame中。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('基站数据.csv') # 假设数据文件名

2. **筛选日期**：
确保数据集里包含10月3日的数据，筛选出该日期的记录。

date_filter = data['日期'] == '2022-10-03'
top_7_base_stations = data[date_filter].groupby('基站ID').head(7) # 取前7个基站

3. **计算每小时指标**：
对于每个基站，计算每个小时的连接人数和连接次数。

top_7_data = top_7_base_stations.groupby(top_7_base_stations.index.hour).agg({
    '连接人数': 'sum', 
    '连接次数': 'count'
})

4. **数据可视化**：
使用Matplotlib或Seaborn库创建单轴散点图，x轴表示时间（小时），y轴分别表示连接人数和连接次数。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(15, 6))
for i, metric in enumerate(['连接人数', '连接次数']):
    ax[i].scatter(top_7_data.index, top_7_data[metric])
    ax[i].set_xlabel('小时')
    ax[i].set_ylabel(metric)
    ax[i].set_title(f'TOP 7 基站 {metric} 每小时数据')

plt.tight_layout()
plt.show()

完成上述操作后，你就得到了10月3日在每个小时内，TOP 7 基站的连接人数和连接次数的可视化图表。