逐行注释代码并总结

好的，我会逐行为您注释代码并总结。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def convert_data_to_timeseries(input_file, column, verbose=False):
    # 导入数据
    data = np.loadtxt(input_file, delimiter=',')
    # 确定索引的开始与结束时间
    start_date = str(int(data[0,0])) + '-' + str(int(data[0,1]))
    end_date = str(int(data[-1,0] + 1)) + '-' + str(int(data[-1,1] % 12 + 1))
    # 通过pandas的date_range函数获取索引
    dates = pd.date_range(start_date, end_date, freq='M')
    # 生成时间序列数据
    data_timeseries = pd.Series(data[:,column], index=dates)
    return data_timeseries

# 文件路径
input_file = "D:\\大三（下）\\数据挖掘\\实验2-Pandas\\data.txt"
column_num = 2

# 生成时间序列数据
data_timeseries = convert_data_to_timeseries(input_file, column_num)

# Plot方法成图
data_timeseries.plot()

# 使图形中的中文正常编码显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'

plt.title('Input data from 王子江 in 2023-3-24')

# 图像太密集了，我们换一个时间范围
start = '2001-11'
end = '2008-8'

plt.figure()
data_timeseries[start:end].plot()
plt.title('Data from ' + start + ' to ' + end)
plt.show()

这段代码主要实现了以下功能：

1. 导入必要的库，包括numpy、pandas和matplotlib。
2. 定义了一个函数convert_data_to_timeseries，该函数的作用是将原始数据转换成时间序列数据。
3. 通过调用convert_data_to_timeseries函数，生成一个时间序列数据变量data_timeseries。
4. 使用plot方法将data_timeseries绘制成图形，并通过设置中文编码解决图形中文乱码的问题。
5. 通过设置起始时间和结束时间，将data_timeseries的一部分区域绘制成图形。

接下来是代码的第二部分：

# 将数据的第三,四列转换为二维数据结构dataframe,索引为时间
data1 = convert_data_to_timeseries(input_file, 2)
data2 = convert_data_to_timeseries(input_file, 3)
dataframe = pd.DataFrame({'first': data1, 'second': data2})

# 将两组数据同时成图
dataframe['1955':'1960'].plot()
plt.title('Data overlapped on top of each other')

# 查看两组数据是否有线性关联
plt.figure()
difference = dataframe['1952':'1955']['first'] - dataframe['1952':'1955']['second']
difference.plot()
plt.title('Difference (first - second)')
plt.show()

这段代码主要实现了以下功能：

1. 调用convert_data_to_timeseries函数，将原始数据的第三和第四列转换成一个二维数据结构，即dataframe。
2. 通过调用plot方法，将dataframe的两列数据同时绘制在同一张图上。
3. 通过计算两列数据的差值，并将结果绘制成图形，判断两列数据是否存在线性关系。

最后是代码的第三部分：

# 统计两组数组最大最小值和均值；计算数据相关系数，调用corr函数
print ('\nMaximum:\n', dataframe.max())
print ('\nMinimum:\n', dataframe.min())
print ('\nMean:\n', dataframe.mean())
print ('\nCorrelation coefficients:\n', dataframe.corr())

# 打印两组数据相关性
plt.figure()
df = pd.DataFrame(columns=['first','second'])
df.rolling(60).corr().plot()
plt.show()

这段代码主要实现了以下功能：

1. 统计dataframe的两列数据的最大值、最小值和均值，并计算它们的相关系数。
2. 通过调用rolling和corr方法，将dataframe的两列数据的相关系数绘制成图形。

总之，这段代码主要实现了数据的预处理、可视化和统计分析，是一个非常实用的数据分析工具。