分析年度乘客总量变化情况(折线图) 分析乘客在一年中各月份的分布(柱状图) 要求两种解法: 1、使用groupby方法, 2、不是用groupby, 使用numpy或pandas 最基础的运算将其组合运算出来,日期为年月str类型
时间: 2024-03-01 21:54:31 浏览: 30
好的,我明白了。这是关于乘客数据的可视化问题。下面我将分别介绍两种解法。
## 解法一:使用groupby方法
首先,我们需要读入数据,假设数据已经存储在名为`data`的DataFrame对象中。假设数据中包含两列,分别为`date`和`passenger_count`,其中`date`列的格式为`YYYY-MM`,`passenger_count`列表示该月份的乘客总量。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读入数据
data = pd.read_csv('passenger_data.csv')
# 将日期转换为年月格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date']).dt.strftime('%Y-%m')
# 按年月分组并计算乘客总量
monthly_passenger_count = data.groupby('date')['passenger_count'].sum().reset_index()
# 绘制折线图
plt.plot(monthly_passenger_count['date'], monthly_passenger_count['passenger_count'])
plt.title('Yearly Passenger Count')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Passenger Count')
plt.show()
```
这段代码将把乘客总量随时间的变化绘制成折线图。其中,`pd.to_datetime`函数将日期转换为`datetime`类型,然后使用`dt.strftime`方法将其转换为年月格式。接着,使用`groupby`方法按年月分组并计算每个月份的乘客总量。最后,使用Matplotlib绘制折线图。
## 解法二:不使用groupby,使用numpy或pandas
假设数据已经存储在名为`data`的DataFrame对象中。假设数据中包含两列,分别为`date`和`passenger_count`,其中`date`列的格式为`YYYY-MM`,`passenger_count`列表示该月份的乘客总量。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读入数据
data = pd.read_csv('passenger_data.csv')
# 将日期转换为年月格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date']).dt.strftime('%Y-%m')
# 将每个月份的乘客数存储在数组中
monthly_passenger_count = np.zeros(12)
for i in range(12):
month = str(i+1).zfill(2)
monthly_passenger_count[i] = data[data['date'].str.endswith(month)]['passenger_count'].sum()
# 绘制柱状图
plt.bar(range(1,13), monthly_passenger_count)
plt.title('Monthly Passenger Count')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Passenger Count')
plt.show()
```
这段代码将把每个月份的乘客总量绘制成柱状图。其中,我们首先使用`pd.to_datetime`函数将日期转换为`datetime`类型,然后使用`dt.strftime`方法将其转换为年月格式。接着,我们使用`numpy`计算每个月份的乘客总量。最后,使用Matplotlib绘制柱状图。
注意,这种解法的计算量较大,因此在处理大规模数据时可能存在性能问题。
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