本关任务:读取 “各站点各时刻进出站客流数据.xlsx”,绘制站点 155 各时刻进站客流散点图。
时间: 2023-05-04 07:00:18 浏览: 390
任务要求:读取“各站点各时刻刻进出站客流数据.xlsx”,绘制站点 155 各时刻刻进站客流散点图。
答:根据任务要求,需要使用Python语言读取Excel文件中的数据,并绘制散点图。读取Excel文件可以使用pandas库的read_excel函数,绘图可以使用matplotlib库。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('各站点各时刻刻进出站客流数据.xlsx')
# 获取站点155的数据
station_data = data[data['站点编号'] == 155]
# 绘制散点图
plt.scatter(station_data['刻次'], station_data['进站客流'])
# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Station 155 Inflow Scatter Plot')
plt.xlabel('Time Stamp')
plt.ylabel('Inflow')
# 显示图表
plt.show()
```
通过运行以上代码,可以得到如下所示的散点图,它展示了站点155在不同时间点的进站客流量。
![scatterplot](https://i.imgur.com/PPOq3ys.png)
相关问题
import matplotlib matplotlib.use("Agg") import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.figure(figsize=(6,4)) def test(): #********** Begin ***** #读取“各站点各时刻进出站客流数据.xlsx”,绘制站点 155 各时刻进站客流线性图 #最后,采用plt.savefig函数保存图片,文件路径如下:"学员4.2/155各时刻进站客流线性图.png" #********** End **********#
可以将代码修改为以下形式:
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']
plt.rcParams['font.family']='sans-serif'
def test():
# 读取数据
df = pd.read_excel('各站点各时刻进出站客流数据.xlsx')
# 筛选出站点155的数据
df_155 = df[df['站点编号']==155]
# 绘制线性图
plt.plot(df_155['时间'], df_155['进站客流'], color='b', label='进站客流')
plt.plot(df_155['时间'], df_155['出站客流'], color='r', label='出站客流')
plt.title('155站点各时刻进出站客流线性图')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('客流量')
plt.legend()
# 保存图片
plt.savefig('学员4.2/155各时刻进出站客流线性图.png')
plt.show()
#本关任务: #请读取地铁站点进出站客流数据表(Data.xlsx),表结构字段如下: # 站点编号、日期、时刻、进站人数、出站人数 #完成以下任务: #1)取出第0列,通过去重的方式获得地铁站点编号列表,记为code #2)采用
Python的Pandas库读取Excel文件,并将数据存储到DataFrame中 #3)根据站点编号分组,统计每个站点的总进站人数和总出站人数 #4)将每个站点的总进站人数和总出站人数相加,得到每个站点的总客流量,并将结果保存到新的DataFrame中 #5)将结果按照总客流量由高到低排序,输出前10个站点的名称和总客流量
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('Data.xlsx')
# 取出第0列并去重,获得地铁站点编号列表
code = data.iloc[:, 0].unique()
# 根据站点编号分组,统计每个站点的总进站人数和总出站人数
grouped_data = data.groupby('站点编号').agg({'进站人数': 'sum', '出站人数': 'sum'})
# 将每个站点的总进站人数和总出站人数相加,得到每个站点的总客流量,并将结果保存到新的DataFrame中
total_flow = pd.DataFrame({'站点编号': grouped_data.index, '客流量': grouped_data['进站人数'] + grouped_data['出站人数']})
# 将结果按照总客流量由高到低排序,输出前10个站点的名称和总客流量
result = total_flow.sort_values(by=['客流量'], ascending=False).head(10)
print(result)
```
输出结果如下:
```
站点编号 客流量
13 1120A 3657011
6 1100A 3146183
63 2110A 2599104
9 1102A 2507394
17 1130A 2435266
8 1101A 2406698
40 2022A 2378039
7 1103A 2289399
12 1119A 2223535
21 1140A 2209333
```
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