省列中还有其他省份信息
时间: 2024-03-14 09:44:04 浏览: 17
如果数据文件中还有其他省份的信息,那么您需要先根据省份筛选出广东省和北京市的数据,然后再按照上述方法绘制柱形图。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据文件
data = pd.read_csv('temperature_province.csv', parse_dates=['日期'])
# 筛选出广东省和北京市的数据
guangdong_data = data[data['省'] == '广东省']
beijing_data = data[data['省'] == '北京市']
# 将日期列转换为年份列
guangdong_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(guangdong_data['日期']).year
beijing_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(beijing_data['日期']).year
# 计算每年广东省和北京市的平均气温
guangdong_temp = guangdong_data.groupby('年份')['平均气温'].mean()
beijing_temp = beijing_data.groupby('年份')['平均气温'].mean()
# 合并广东省和北京市的数据
yearly_temp = pd.concat([guangdong_temp, beijing_temp], axis=1)
# 绘制柱形图
yearly_temp.plot.bar()
plt.title('2000年到2019年广东省和北京市年平均气温')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('平均气温')
plt.show()
```
在代码中,我们使用`data[data['省'] == '广东省']`和`data[data['省'] == '北京市']`语句筛选出省份为广东省和北京市的数据,并将其分别赋值给新的数据框`guangdong_data`和`beijing_data`。然后,按照上述方法对`guangdong_data`和`beijing_data`进行处理,并将它们合并为一个数据框`yearly_temp`。最后,使用`plot.bar`函数绘制柱形图,并设置图表标题、横轴标签和纵轴标签。