data_2021 = df[df['中标时间'].str.startswith('2021')] monthly_counts = data_2021.groupby(data_2021['中标时间'].str.slice(5, 7))['标段编号'].count() fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) ax.plot(monthly_counts.index, monthly_counts.values, marker="D") ax.set_xlabel("Month") ax.set_ylabel("Number of Sections") ax.set_title("Monthly Section Counts in 2021") ax.set_xticks(list(range(0, 12))) ax.set_xticklabels(["Jan.", "Feb.", "Mar.", "Apr.", "May", "Jun.", "Jul.", "Aug.", "Sep.", "Oct.", "Nov.", "Dec."]) ax.spines["right"].set_visible(False) ax.spines["top"].set_visible(False) ax.grid(True, axis="y", linestyle="--") for i in range(len(monthly_counts)): ax.text(monthly_counts.index[i], monthly_counts.values[i], f"{monthly_counts.values[i]}", ha="center", va="bottom") ax.plot(monthly_counts.index[i], monthly_counts.values[i], marker="D", markersize=8, color="#D35368") plt.show()
时间: 2023-11-07 18:56:24 浏览: 46
这段代码是用于数据可视化的,主要作用是绘制2021年每个月的标段数量的折线图。首先,通过筛选数据得到2021年的数据;然后,使用groupby方法按月份进行分组,并计算每个月的标段数量;接着,使用matplotlib库绘制折线图,并设置x轴、y轴标签、标题等;最后,使用for循环和text方法在每个数据点上添加文本标签。
相关问题
df_monthly = data.groupby([data['date'].dt.year,month, height])['T_back'].mean().unstack()*10
我理解您的问题是关于一个数据处理的代码,df_monthly = data.groupby([data['date'].dt.year,month, height])['T_back'].mean().unstack()*10。这是一个使用pandas库进行数据处理的代码,它的作用是计算每年、每个月以及每个高度的平均背温度,并将结果展示在一个数据框中。最后,每个值都乘以10。如果您有任何其他问题,请告诉我。
try index_monthly_return=index_monthly.pct_change().round(4), same requirement
明白了,你的要求是计算 `index_monthly` 的百分比变化,然后将结果四舍五入保留四位小数。代码如下:
```
index_monthly_return = index_monthly.pct_change().round(4)
```
这段代码会将 `index_monthly` 每个月的百分比变化计算出来,并将结果四舍五入保留四位小数,存储在 `index_monthly_return` 中。