没有hour24_2012['casual']这个变量
时间: 2024-03-24 08:41:26 浏览: 38
如果没有 `hour24_2012['casual']` 这个变量,那就只需要对 `hour24['casual']` 进行绘图即可,代码如下:
```
hours = list(range(24))
# 绘制2011年数据的折线图,颜色为绿色,线型为虚线加点
ax1.plot(hours, hour24['casual'], 'g--.', label='2011')
ax1.set_xticks(hours)
ax1.set_ylabel('租用量')
ax1.set_xlabel('小时')
ax1.set_title('非会员用户24小时租用量')
ax1.legend()
```
这样就只会有一个图例,对应 2011 年的数据。
相关问题
hour24['casual']这里面有2012年的数据
如果 `hour24['casual']` 中包含了 2012 年的数据,那就可以直接使用这个变量绘制 2011 年和 2012 年的数据折线图,代码如下:
```
hours = list(range(24))
# 绘制2011年数据的折线图,颜色为绿色,线型为虚线加点
ax1.plot(hours, hour24['casual'][:24], 'g--.', label='2011')
# 绘制2012年数据的折线图,颜色为红色,线型为实线
ax1.plot(hours, hour24['casual'][24:], 'r-', label='2012')
ax1.set_xticks(hours)
ax1.set_ylabel('租用量')
ax1.set_xlabel('小时')
ax1.set_title('非会员用户24小时租用量')
ax1.legend()
```
其中,`hour24['casual'][:24]` 表示取 `hour24['casual']` 中前 24 个数据,即 2011 年的数据;`hour24['casual'][24:]` 表示取 `hour24['casual']` 中第 24 个数据及之后的数据,即 2012 年的数据。
hours = list(range(24)) ax1.plot(hours,hour24['casual'],'g--.',label='2011') ax1.set_xticks(hours) ax1.set_ylabel('租用量') ax1.set_xlabel('小时') ax1.set_title('非会员用户24小时租用量') ax1.legend() 实现一条线显示一个颜色,并添加图例,hour24['casual'],'有两组数据,一组是2011,一组是2012
可以使用以下代码实现:
```
hours = list(range(24))
# 绘制2011年数据的折线图,颜色为绿色,线型为虚线加点
ax1.plot(hours, hour24['casual'], 'g--.', label='2011')
# 绘制2012年数据的折线图,颜色为红色,线型为实线
ax1.plot(hours, hour24_2012['casual'], 'r-', label='2012')
ax1.set_xticks(hours)
ax1.set_ylabel('租用量')
ax1.set_xlabel('小时')
ax1.set_title('非会员用户24小时租用量')
ax1.legend()
```
其中,`hour24_2012` 是包含了2012年数据的 Pandas DataFrame 变量,绘制2012年数据的折线图时,使用了 `'r-'` 表示红色实线的线型。`ax1.legend()` 命令会自动添加图例,因为在之前的绘图命令中已经添加了 `label` 参数。