def fun3(data): data = pd.read_csv(data) data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time']) data1 = data.loc[:, ['date_time', 'Global_active_power']] data1.set_index('date_time', inplace=True) fig = plt.figure(figsize=(22, 20)) fig.subplots_adjust(hspace=1) ax1 = fig.add_subplot(5, 1, 1) ax1.plot(data1['Global_active_power'].resample('D').mean(), linewidth=1) ax1.set_title('Mean Global active power resampled over day') ax1.tick_params(axis='both', which='major') ax2 = fig.add_subplot(5, 1, 2, sharex=ax1) ax2.plot(data1['Global_active_power'].resample('W').mean(), linewidth=1) ax2.set_title('Mean Global active power resampled over week') ax2.tick_params(axis='both', which='major') ax3 = fig.add_subplot(5, 1, 3, sharex=ax1) ax3.plot(data1['Global_active_power'].resample('M').mean(), linewidth=1) ax3.set_title('Mean Global active power resampled over month') ax3.tick_params(axis='both', which='major') ax4 = fig.add_subplot(5, 1, 4, sharex=ax1) ax4.plot(data1['Global_active_power'].resample('Q').mean(), linewidth=1) ax4.set_title('Mean Global active power resampled over quarter') ax4.tick_params(axis='both', which='major') ax5 = fig.add_subplot(5, 1, 5, sharex=ax1) ax5.plot(data1['Global_active_power'].resample('A').mean(), linewidth=1) ax5.set_title('Mean Global active power resampled over year') ax5.tick_params(axis='both', which='major')

这是一个Python函数，功能是读取CSV文件并绘制该文件中日期时间和Global_active_power的多个时间段内的平均值。其中，第一部分是将CSV文件读入并将date_time列转换为日期时间格式，第二部分是选择date_time和Global_active_power两列数据并将date_time列设置为索引。接下来通过resample函数将数据按照不同的时间段进行重采样，并计算各时间段内Global_active_power的平均值。最后使用subplot函数将多个子图绘制在一张大图中，并设置各子图的标题和轴标签。

相关问题

data = pd.read_csv(data) data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time'])

这段代码使用了 Pandas 库对数据进行了处理。具体来说，它读取了一个 CSV 格式的数据文件，将其中的 'date_time' 这一列数据转换成了 Pandas 中的日期时间类型，并将转换后的结果存储到了原始数据中。

其中，pd.read_csv() 函数用于读取 CSV 文件，返回一个 DataFrame 对象；pd.to_datetime() 函数用于将指定的时间格式转换成 Pandas 中的日期时间类型。

数据分析与可视化data = pd.read_csv('temperature.csv')

以下是读取csv文件并进行数据分析与可视化的示例代码：

# 导入pandas，并使用"pd"作为该模块的简写
import pandas as pd
# 导入matplotlib.pyplot，并使用"plt"作为该模块的简写
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('temperature.csv')

# 查看数据前5行
print(data.head())

# 绘制温度随时间变化的折线图
plt.plot(data['datetime'], data['temperature'])
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Temperature Change')
plt.show()

以上代码中，首先导入了pandas和matplotlib.pyplot模块，并使用pd和plt作为它们的简写。然后使用pd.read_csv()函数读取了名为'temperature.csv'的csv文件，并将其存储在名为data的变量中。接着使用print()函数查看了数据的前5行。最后使用plt.plot()函数绘制了温度随时间变化的折线图，并使用plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数添加了x轴、y轴和标题标签。最后使用plt.show()函数显示了图形。