写一个分析双色球历史开奖趋势的代码

以下是一个分析双色球历史开奖趋势的 Python 代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取历史双色球数据
data = pd.read_csv('ssq_history.csv')

# 计算每个红球和蓝球出现的次数
red_counts = data.iloc[:, :6].apply(pd.value_counts).sum(axis=1)
blue_counts = data['Blue'].value_counts()

# 绘制红球和蓝球的出现次数折线图
plt.plot(red_counts.index, red_counts.values, label='Red Balls')
plt.plot(blue_counts.index, blue_counts.values, label='Blue Balls')
plt.legend()
plt.xlabel('Ball Number')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Frequency of Each Ball')
plt.show()

# 计算每个红球和蓝球在前50期的出现次数
recent_data = data.iloc[:50, :]
red_counts_recent = recent_data.iloc[:, :6].apply(pd.value_counts).sum(axis=1)
blue_counts_recent = recent_data['Blue'].value_counts()

# 绘制红球和蓝球在前50期的出现次数折线图
plt.plot(red_counts_recent.index, red_counts_recent.values, label='Red Balls')
plt.plot(blue_counts_recent.index, blue_counts_recent.values, label='Blue Balls')
plt.legend()
plt.xlabel('Ball Number')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Frequency of Each Ball in Recent 50 Draws')
plt.show()

# 计算每个红球和蓝球的平均遗漏值
red_omission = (data.iloc[:, :6] == 0).cumsum()
red_omission = red_omission.apply(pd.Series.first_valid_index)
red_omission = red_omission.apply(lambda x: red_omission[x] - 1)
red_omission_mean = red_omission.mean()

blue_omission = (data['Blue'] == 0).cumsum()
blue_omission = blue_omission.apply(pd.Series.first_valid_index)
blue_omission = blue_omission.apply(lambda x: blue_omission[x] - 1)
blue_omission_mean = blue_omission.mean()

print('The average omission of red balls is', red_omission_mean)
print('The average omission of blue balls is', blue_omission_mean)

这个代码使用 Pandas 库读取双色球历史数据，并使用 Matplotlib 库绘制了红球和蓝球出现次数的折线图。它还计算了每个球的平均遗漏值，即该球在历史开奖中没有出现的期数的平均值。可以通过分析这些数据来了解每个球的表现趋势和潜在规律。