创建DataFrame数据data2，包括4行3列，4行的index为001，002，003，004，3列的列明为语文，数学，英语。设置窗口大小，绘制条形图，三个条形的颜色分别为红色，绿色，橙色，添加图题：考试成绩，添加图例位于上部靠右

以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建DataFrame数据
data2 = pd.DataFrame({'语文': [90, 85, 92, 88],
                      '数学': [94, 89, 89, 91],
                      '英语': [85, 92, 90, 87]},
                     index=['001', '002', '003', '004'])

# 设置窗口大小
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制条形图
data2.plot(kind='bar', color=['red', 'green', 'orange'])

# 添加图题
plt.title('考试成绩', fontsize=14)

# 添加图例
plt.legend(loc='upper right')

# 显示图形
plt.show()

运行代码后会生成一张包含三个条形的图表，颜色分别为红色、绿色、橙色，上部靠右有图例，图题为“考试成绩”。

相关问题

python输出dataframe列明

可以使用DataFrame.columns方法来输出DataFrame的列名，例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'gender': ['F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.columns)

输出结果为：

Index(['name', 'age', 'gender'], dtype='object')

请你按照上面我们的一系列讨论，完成一个任务，为了使你完全理解我的意图，让我们一步步地来思考，以保证我们能得到正确的答案，，，，1.按照你提供的通达信金融终端系统软件通过盘后数据下载数据功能，下载的日线、1分钟线和5分钟数据文件的文件存放路径规范表达，编写Python代码，读取这些股票数据的二进制文件；2.按照读取的二进制文件，将二进制文件按照你已经列明额日线、1分钟、5分钟二进制格式，解析文件格式为DATAframe格式；3.将解析后的文件以CSV格式进行储存，存储路径和文件名与源文件相同，文件名后缀为.csv格式。

好的，让我来一步步地解答你的问题。首先，我们需要按照你提供的通达信金融终端系统软件通过盘后数据下载数据功能，下载的日线、1分钟线和5分钟数据文件的文件存放路径规范表达，编写Python代码，读取这些股票数据的二进制文件。我们可以使用Python内置的`struct`模块来解析二进制文件，具体代码如下：

import struct
import pandas as pd

# 定义解析日线数据的函数
def parse_day_data(data):
    df = pd.DataFrame(columns=['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'])
    for i in range(len(data)):
        row_data = struct.unpack('iiiiifd', data[i])
        date = str(row_data[0])
        open_price = row_data[1] / 100.0
        high = row_data[2] / 100.0
        low = row_data[3] / 100.0
        close = row_data[4] / 100.0
        volume = row_data[5]
        amount = row_data[6]
        df.loc[i] = [date, open_price, high, low, close, volume, amount]
    return df

# 定义解析1分钟线数据的函数
def parse_1min_data(data):
    df = pd.DataFrame(columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'])
    for i in range(len(data)):
        row_data = struct.unpack('iiiiifdi', data[i])
        date = str(row_data[0])
        time = '{:04d}'.format(row_data[1])
        open_price = row_data[2] / 100.0
        high = row_data[3] / 100.0
        low = row_data[4] / 100.0
        close = row_data[5] / 100.0
        volume = row_data[6]
        amount = row_data[7]
        df.loc[i] = [date, time, open_price, high, low, close, volume, amount]
    return df

# 定义解析5分钟线数据的函数
def parse_5min_data(data):
    df = pd.DataFrame(columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'])
    for i in range(len(data)):
        row_data = struct.unpack('iiiiifdi', data[i])
        date = str(row_data[0])
        time = '{:04d}'.format(row_data[1])
        open_price = row_data[2] / 100.0
        high = row_data[3] / 100.0
        low = row_data[4] / 100.0
        close = row_data[5] / 100.0
        volume = row_data[6]
        amount = row_data[7]
        df.loc[i] = [date, time, open_price, high, low, close, volume, amount]
    return df

# 读取二进制文件的函数
def read_data(filename):
    with open(filename, 'rb') as f:
        data = f.read()
        if filename.endswith('.day'):
            df = parse_day_data(data)
        elif filename.endswith('.lc1'):
            df = parse_1min_data(data)
        elif filename.endswith('.lc5'):
            df = parse_5min_data(data)
        else:
            raise ValueError('Unknown data format')
        return df

# 读取日线数据
day_data = read_data('日线数据文件路径')

# 读取1分钟线数据
min1_data = read_data('1分钟线数据文件路径')

# 读取5分钟线数据
min5_data = read_data('5分钟线数据文件路径')

接下来，我们需要按照读取的二进制文件，将二进制文件按照你已经列明额日线、1分钟、5分钟二进制格式，解析文件格式为DATAframe格式。我们可以编写三个解析函数，分别用于解析日线、1分钟线和5分钟线数据，具体代码如下：

import struct
import pandas as pd

# 定义解析日线数据的函数
def parse_day_data(data):
    df = pd.DataFrame(columns=['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'])
    for i in range(len(data)):
        row_data = struct.unpack('iiiiifd', data[i])
        date = str(row_data[0])
        open_price = row_data[1] / 100.0
        high = row_data[2] / 100.0
        low = row_data[3] / 100.0
        close = row_data[4] / 100.0
        volume = row_data[5]
        amount = row_data[6]
        df.loc[i] = [date, open_price, high, low, close, volume, amount]
    return df

# 定义解析1分钟线数据的函数
def parse_1min_data(data):
    df = pd.DataFrame(columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'])
    for i in range(len(data)):
        row_data = struct.unpack('iiiiifdi', data[i])
        date = str(row_data[0])
        time = '{:04d}'.format(row_data[1])
        open_price = row_data[2] / 100.0
        high = row_data[3] / 100.0
        low = row_data[4] / 100.0
        close = row_data[5] / 100.0
        volume = row_data[6]
        amount = row_data[7]
        df.loc[i] = [date, time, open_price, high, low, close, volume, amount]
    return df

# 定义解析5分钟线数据的函数
def parse_5min_data(data):
    df = pd.DataFrame(columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'])
    for i in range(len(data)):
        row_data = struct.unpack('iiiiifdi', data[i])
        date = str(row_data[0])
        time = '{:04d}'.format(row_data[1])
        open_price = row_data[2] / 100.0
        high = row_data[3] / 100.0
        low = row_data[4] / 100.0
        close = row_data[5] / 100.0
        volume = row_data[6]
        amount = row_data[7]
        df.loc[i] = [date, time, open_price, high, low, close, volume, amount]
    return df

最后，我们需要将解析后的文件以CSV格式进行储存，存储路径和文件名与源文件相同，文件名后缀为.csv格式。我们可以使用Pandas的`to_csv`函数来实现，具体代码如下：

# 将日线数据以CSV格式储存
day_data.to_csv('日线数据文件路径.csv', index=False)

# 将1分钟线数据以CSV格式储存
min1_data.to_csv('1分钟线数据文件路径.csv', index=False)

# 将5分钟线数据以CSV格式储存
min5_data.to_csv('5分钟线数据文件路径.csv', index=False)

这样，我们就完成了将二进制文件按照日线、1分钟线和5分钟线格式解析并以CSV格式储存的任务。