df['new_cases'].plot()
时间: 2023-10-08 15:08:23 浏览: 29
这是一个Python的pandas库中的DataFrame对象,可以通过.plot()方法将其数据可视化成一个折线图。假设这个DataFrame对象中有一个名为“new_cases”的列,那么上述代码将会将“new_cases”列中的数据绘制成折线图。你可以根据需要调整横坐标、纵坐标、颜色等参数来自定义你的折线图。
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# 按日期对累计患病人数统计 grouped_time_cases = df_data.groupby('Date_reported')['Cumulative_cases'].sum() plt.plot(grouped_time_cases.index, grouped_time_cases.values) plt.xlabel('Date_reported') plt.ylabel('Cumulative_cases') plt.title('Cumulative case toll by date') # 显示图表 plt.show()这个代码分组后图片x轴顺序有问题如何解决
如果你的 x 轴顺序有问题,可以尝试按日期对数据进行排序,然后再绘制图表。你可以使用 Pandas 的 sort_values() 函数来实现这一点,代码如下:
```python
grouped_time_cases = df_data.groupby('Date_reported')['Cumulative_cases'].sum()
grouped_time_cases = grouped_time_cases.sort_values(by='Date_reported')
plt.plot(grouped_time_cases.index, grouped_time_cases.values)
plt.xlabel('Date_reported')
plt.ylabel('Cumulative_cases')
plt.title('Cumulative case toll by date')
plt.show()
```
在这里,我们使用 sort_values() 对 `grouped_time_cases` 按照 'Date_reported' 列进行排序,然后将排序后的结果用于绘制图表。这样就可以确保 x 轴按照日期的顺序排列了。
b1=types_df_counts/types_df_counts.sum() >>> explode=(b1>=0.06)/20+0.02 >>> types_df_counts.plot.pie(autopct='%1.1f%%',figsize=(8,8),label='',explode=explode)
这段代码是在使用pandas库的DataFrame数据类型进行操作,它的作用是绘制一个饼图,并对饼图中的某些部分进行突出显示。具体的解释如下:
- `types_df_counts`: 是一个DataFrame类型的对象,它用于存储某个数据集中各个类别的数量统计结果。
- `types_df_counts.sum()`: 对`types_df_counts`中的所有元素进行求和操作。
- `types_df_counts/types_df_counts.sum()`: 对`types_df_counts`中的每个元素都除以它们的和,得到一个新的DataFrame类型的对象`b1`。
- `b1>=0.06`: 对`b1`中的每个元素都进行比较操作,得到一个新的布尔型的DataFrame对象,其中每个元素为True或False。
- `(b1>=0.06)/20+0.02`: 对上一步得到的布尔型DataFrame对象进行数值计算,将True值转换为0.03,False值转换为0.02,得到一个新的DataFrame对象`explode`。
- `types_df_counts.plot.pie()`: 对`types_df_counts`中的数据进行饼图绘制操作。
- `autopct='%1.1f%%'`: 设置饼图中的比例值保留小数点后一位。
- `figsize=(8,8)`: 设置饼图的大小为宽度和高度都为8英寸。
- `label=''`: 设置饼图中的标签为空字符串。
- `explode=explode`: 设置饼图中某些部分需要进行突出显示,`explode`参数的值为上一步计算得到的`explode`对象。