读取pandas文件并对数据划分区间建立直方图

以下是读取pandas文件并对数据划分区间建立直方图的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 设置直方图的边界和区间数
bin_edges = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
n_bins = len(bin_edges) - 1

# 计算数据在各个区间的频数
hist, _ = np.histogram(df['score'], bins=bin_edges)

# 绘制直方图
plt.hist(df['score'], bins=bin_edges, color='blue')

# 设置标题和轴标签
plt.title('Score Distribution')
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Frequency')

# 显示图像
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用`pd.read_csv()`函数读取一个csv文件，并将其保存为一个pandas数据框。然后，我们设置直方图的边界和区间数，使用`np.histogram()`函数计算数据在各个区间的频数，最后使用`plt.hist()`函数绘制直方图。我们还设置了图像的标题和轴标签，并使用`plt.show()`函数显示了图像。

相关问题

pandas读取数据划分直方图

以下是使用Python和pandas库读取数据并创建直方图的基本步骤：

1.导入必要的库：pandas和matplotlib.pyplot。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2.使用pandas库中的read_csv()函数读取数据文件。

data = pd.read_csv('data.csv')

3.使用pandas库中的cut()函数将数据划分为不同的区间。

bins = [0, 20, 40, 60, 80, 100]
data['interval'] = pd.cut(data['score'], bins)

4.使用pandas库中的groupby()函数将数据按照区间分组，并进行计数。

grouped_data = data.groupby('interval')['score'].count()

5.使用matplotlib.pyplot库中的bar()函数将计数结果绘制成直方图。

plt.bar(grouped_data.index, grouped_data.values)
plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data.csv')

bins = [0, 20, 40, 60, 80, 100]
data['interval'] = pd.cut(data['score'], bins)

grouped_data = data.groupby('interval')['score'].count()

plt.bar(grouped_data.index, grouped_data.values)
plt.show()

这将创建一个直方图，其中x轴表示分数区间，y轴表示每个区间内的数量。

1、先按照以下条件筛选去掉以下数据： 'CI_YawError1'大于0.17452 或小于-0.17452 ‘CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed’小于111或大于183 'CI_IprRealPower'小于1000000或大于3100000 'CI_PitchPositionA1'大于0 2、保留点数据修正：修正公式，参数V:CI_WindSpeed1，参数T:CI_OutsideAirTemperature,导出修正数据（csv-new)。3、划分风速区间计算每小时发电量（3~9米，0.5一个区间），计算区间内功率的平均值，平均小时发电量=平均值*3600（绘制直方图，横坐标风速（m/s），纵坐标发电量（W/h）。 需要数据列：CI_WindSpeed1（风速）、'CI_IprRealPower'（有功功率）、CI_OutsideAirTemperature（温度）、‘CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed’、'CI_PitchPositionA1'、'CI_YawError1'

好的，以下是处理csv文件的Python代码，您可以根据需要进行修改和完善：

import pandas as pd
import os

# csv文件夹路径
csv_folder_path = "your/csv/folder/path"
# 新csv文件前缀名称
new_csv_prefix = "new_csv_"

# 列名
col_names = ['CI_WindSpeed1', 'CI_IprRealPower', 'CI_OutsideAirTemperature', 'CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed', 'CI_PitchPositionA1', 'CI_YawError1']

# 筛选条件
condition = ((df['CI_YawError1'] > 0.17452) | (df['CI_YawError1'] < -0.17452) | (df['CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed'] < 111) | (df['CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed'] > 183) | (df['CI_IprRealPower'] < 1000000) | (df['CI_IprRealPower'] > 3100000) | (df['CI_PitchPositionA1'] > 0))

# 修正公式
def correction_formula(V, T):
    # 填写修正公式，返回修正后的值
    pass

# 读取csv文件夹下所有csv文件
for file_name in os.listdir(csv_folder_path):
    if file_name.endswith(".csv"):
        file_path = os.path.join(csv_folder_path, file_name)
        # 读取csv文件
        df = pd.read_csv(file_path, usecols=col_names)
        # 筛选数据
        df = df[~condition]
        # 保留点数据修正
        df['CI_IprRealPower'] = df.apply(lambda row: correction_formula(row['CI_WindSpeed1'], row['CI_OutsideAirTemperature']), axis=1)
        # 按照风速区间计算每小时发电量
        bins = [3, 3.5, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6.5, 7, 7.5, 8, 8.5, 9]
        df['WindSpeedBin'] = pd.cut(df['CI_WindSpeed1'], bins=bins, labels=bins[:-1])
        df['CI_IprRealPowerMean'] = df.groupby('WindSpeedBin')['CI_IprRealPower'].transform('mean')
        df['AvgHourlyPower'] = df['CI_IprRealPowerMean'] * 3600
        # 新csv文件路径
        new_file_path = os.path.join(csv_folder_path, new_csv_prefix + file_name[:-4] + ".matlab")
        # 导出新csv文件
        df.to_csv(new_file_path, index=False)

请注意修改代码中的修正公式，根据您的需求填写正确的公式。同时，您还需要根据实际情况修改列名、筛选条件、风速区间等参数。