df['new_cases'].plot()

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。

相关问题

麻烦你记住以下程序# 定义重点国家/地区 locs = ["China", "United States", "European Union", "Russia", "Japan", "United Kingdom", "Singapore"] # 设置要查找的文件夹路径 folder_path = 'C:/dbcovid/result/new_cases/' # 重点国家新增病例数量 all_data = [] #数据导入 for loc in locs: # 查找文件夹中所有的 .json 文件 json_files = glob.glob(folder_path +loc+ '/*.json') # 如果找到了至少一个 .json 文件 if json_files: # 选择第一个文件进行读取 json_file = json_files[0] tmp = pd.read_json(json_file, lines=True).values.squeeze() # turn to NumPy type # 在这里对读取到的数据进行处理 else: # 如果没有找到 .json 文件 print('No .json file found in the folder.') path = "C:/dbcovid/result/new_cases/China/part-00000-52417ca0-fbcb-4866-b14f-90e3f9fc939e-c000.json" all_data.append(tmp) all_data = np.array( [ list(i) + [float("nan")] * (max([len(j) for j in all_data]) - len(i)) for i in all_data ] ) #数据空值处理 for tmp in all_data: if np.isnan(tmp[0]): tmp[0] = 0 for i in range(len(tmp) - 1): if np.isnan(tmp[i + 1]): tmp[i + 1] = tmp[i] #数据平滑 for i in range(len(all_data)): all_data[i] = gaussian_filter1d(all_data[i], sigma=2.5) #保存为dataframe df = pd.DataFrame(all_data).transpose() df.columns = locs #绘图 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.xlabel('Days') plt.ylabel('Number of new cases') sns.lineplot(data=df, dashes=False) plt.show()

好的，以下是你提供的程序：

# 定义重点国家/地区
locs = ["China", "United States", "European Union", "Russia", "Japan", "United Kingdom", "Singapore"]

# 设置要查找的文件夹路径
folder_path = 'C:/dbcovid/result/new_cases/'

# 重点国家新增病例数量
all_data = []

#数据导入
for loc in locs:
    # 查找文件夹中所有的 .json 文件
    json_files = glob.glob(folder_path +loc+ '/*.json')

    # 如果找到了至少一个 .json 文件
    if json_files:
        # 选择第一个文件进行读取
        json_file = json_files[0]
        tmp = pd.read_json(json_file, lines=True).values.squeeze() # turn to NumPy type
        # 在这里对读取到的数据进行处理
    else:
        # 如果没有找到 .json 文件
        print('No .json file found in the folder.')
    path = "C:/dbcovid/result/new_cases/China/part-00000-52417ca0-fbcb-4866-b14f-90e3f9fc939e-c000.json"
    
    all_data.append(tmp)

all_data = np.array(
    [
        list(i) + [float("nan")] * (max([len(j) for j in all_data]) - len(i))
        for i in all_data
    ]
)

#数据空值处理
for tmp in all_data:
    if np.isnan(tmp[0]):
        tmp[0] = 0
        for i in range(len(tmp) - 1):
            if np.isnan(tmp[i + 1]):
                tmp[i + 1] = tmp[i]

#数据平滑
for i in range(len(all_data)):
    all_data[i] = gaussian_filter1d(all_data[i], sigma=2.5)

#保存为dataframe
df = pd.DataFrame(all_data).transpose()
df.columns = locs

#绘图
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.xlabel('Days')
plt.ylabel('Number of new cases')
sns.lineplot(data=df, dashes=False)
plt.show()

请注意，这个程序需要一些额外的依赖库（如 pandas、numpy、matplotlib 和 seaborn），如果你要在自己的电脑上运行它，需要先安装这些库。