pandas读取年份和温度,并绘制直方图和饼图

时间: 2023-12-03 09:43:37 浏览: 103
假设你已经有一个名为"temperature.csv"的数据文件,其中有两列数据:年份和温度。以下是使用pandas读取该文件并绘制直方图和饼图的示例代码: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据文件 df = pd.read_csv('temperature.csv') # 绘制直方图 plt.hist(df['温度'], bins=10) plt.xlabel('温度') plt.ylabel('频数') plt.title('温度直方图') plt.show() # 绘制饼图 plt.pie(df.groupby('年份').size(), labels=df['年份'].unique(), autopct='%1.1f%%') plt.title('年份占比') plt.show() ``` 以上代码将温度数据绘制成了直方图,年份数据绘制成了饼图。你可以根据自己的数据文件进行适当的修改和调整。
相关问题

对air_data.xlsx中的原始数据进行探索分析与可视化分析: (1)利用pandas模块下的describe()函数,分析其原始数据是否有缺失值、最大值、最小值,并将结果存放于文件data_explore.xlsx中; (2)绘制各年份会员入会(FFP_DATE)人数直方图、会员性别比例饼图、会员年龄(AGE)分布箱型图、会员兑换积分次数(EXCHANGE_COUNT)直方图、会员总累计积分(Points_Sum)箱型图、乘机信息(最后乘机至结束时长LAST_TO_END、客户飞行次数FLIGHT_COUNT、客户总飞行公里数SEG_KM_SUM)箱型图。

好的,以下是代码实现: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('air_data.xlsx') # 分析数据并保存结果到文件 describe_result = data.describe() describe_result.to_excel('data_explore.xlsx') # 绘制各年份会员入会人数直方图 ffp_date = data['FFP_DATE'].apply(lambda x: str(x.year)) ffp_date_counts = ffp_date.value_counts().sort_index() plt.bar(ffp_date_counts.index, ffp_date_counts.values) plt.title('Number of Members Joined Each Year') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Counts') plt.show() # 绘制会员性别比例饼图 gender_counts = data['GENDER'].value_counts() plt.pie(gender_counts.values, labels=gender_counts.index, autopct='%1.1f%%') plt.title('Gender Proportion of Members') plt.show() # 绘制会员年龄分布箱型图 age_box = data.boxplot(column='AGE', grid=False) plt.title('Distribution of Member Age') plt.ylabel('Age') plt.show() # 绘制会员兑换积分次数直方图 exchange_counts = data['EXCHANGE_COUNT'] plt.hist(exchange_counts, bins=50) plt.title('Distribution of Exchange Counts') plt.xlabel('Exchange Count') plt.ylabel('Frequency') plt.show() # 绘制会员总累计积分箱型图 points_sum_box = data.boxplot(column='Points_Sum', grid=False) plt.title('Distribution of Total Points Sum') plt.ylabel('Points Sum') plt.show() # 绘制乘机信息箱型图 flight_info = data[['LAST_TO_END', 'FLIGHT_COUNT', 'SEG_KM_SUM']] flight_info_box = flight_info.boxplot(grid=False) plt.title('Distribution of Flight Information') plt.ylabel('Value') plt.show() ``` 这段代码会分别绘制出各个图表,并显示在屏幕上。如果需要保存这些图表到文件中,可以在每个图表绘制完后添加保存代码。例如: ```python # 绘制各年份会员入会人数直方图并保存 ffp_date = data['FFP_DATE'].apply(lambda x: str(x.year)) ffp_date_counts = ffp_date.value_counts().sort_index() plt.bar(ffp_date_counts.index, ffp_date_counts.values) plt.title('Number of Members Joined Each Year') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Counts') plt.savefig('joined_each_year.png') plt.show() ``` 这样,就可以将绘制的图表保存到当前目录下的 `joined_each_year.png` 文件中。

基于Pandas 的车辆数据分析

### 基于Pandas的车辆数据分析概述 #### 实验目标 1. **理解数据分析流程**:掌握根据业务背景确定数据分析目的与需求的能力。 2. **数据清洗**:熟练使用Pandas进行数据清洗操作。 3. **数据分析与可视化**:能够利用Pandas进行数据分析并生成可视化图表。 #### 实验内容 1. **实验环境与效果预览** - **实验难度**:中等(☆☆☆) - **建议时长**:45分钟 - **前置知识**: - 了解数据分析的基本流程 - 掌握Pandas数据清洗的基本知识 - 具备Pandas数据分析及可视化的基本知识 - **实验环境**: - 系统环境:MacOS、Linux、Windows 10 - 软件环境:Python 3.6+Anaconda、Pandas 2. **数据加载** - 使用`pd.read_csv`读取CSV文件,加载车辆数据。 - 示例代码: ```python import pandas as pd car_data = pd.read_csv('second_cars_info.csv', encoding='utf_8_sig') ``` 3. **数据清洗** - **处理未上牌车辆**: - 统计未上牌车辆数量,占比极小(0.82%),直接删除。 - 分割“Boarding_time”字段为“year”和“month”。 - **处理“New_price”和“Km”字段**: - 删除单位,保留数字,并转换为浮点类型。 - 示例代码: ```python car_data['New_price'] = car_data['New_price'].str[:-1].astype('float') car_data['Km'] = car_data['Km'].str[:-2].astype('float') ``` 4. **数据分析** - **车辆价格分布**: - 使用`dataframe.hist()`绘制直方图,组距为10万元。 - **车辆销量品牌占比**: - 统计Top10品牌,其余归类为“其他”,绘制饼图。 - **排放标准分析**: - 统计不同排放标准的车辆数量,绘制柱形图。 - **车龄分析**: - 统计不同年份上牌的车辆数量,绘制柱形图。 - **里程分析**: - 将里程数分为6个范围,统计每个范围内的车辆数量,绘制柱形图。 - **折旧价格分析**: - 计算折旧价格(`Sec_price / New_price`),按20%的间隔分箱,绘制柱形图。 - **行驶公里数与价格关系**: - 选取特定品牌(如奥迪)的车辆,绘制行驶公里数与价格的散点图。 #### 实验结果 1. **车辆价格分布**:价格越高,交易数量急剧下降。 2. **车辆销量品牌占比**:销量前十的品牌占总销量的63%,主要包括别克、大众、奔驰、宝马等。 3. **排放标准**:国4标准最多,其次是欧4、国5、欧5。 4. **车龄**:2010年附近上牌的车辆成交最多,其次是2014年。 5. **里程**:大部分交易的二手车里程数在0到9万公里之间,7到9万公里的车辆最多。 6. **折旧价格**:成交的二手车折旧价格在原价的20%至80%之间。 7. **行驶公里数与价格**:行驶里程数与价格呈负相关,里程数越多,价格越低。 #### 扩展阅读 1. 《数据分析与可视化》,张玉宏等著;电子工业出版社.2023. 2. Pandas官方中文文档:https://www.pypandas.cn/ ### 附录 - 本实验的完整源码见附件。
阅读全文

相关推荐

大家在看

recommend-type

STM32的FOC库教程

内容如下: 1、STM32_FOC _library_v2.0新功能 2、STM32F103_永磁同步电机_PMSM_FOC软件库_用户手册_中文版 3、STM32F103xx-PMSM-FOC-software-library-UM 4、基于STM32的PMSM FOC软件库(一) 5、基于STM32的PMSM FOC软件库(二) 6、基于STM32的PMSM FOC软件库(三) 7、基于STM32的PMSM FOC软件库(四)
recommend-type

2000-2022年 上市公司-股价崩盘风险相关数据(数据共52234个样本,包含do文件、excel数据和参考文献).zip

上市公司股价崩盘风险是指股价突然大幅下跌的可能性。这种风险可能由多种因素引起,包括公司的财务状况、市场环境、政策变化、投资者情绪等。 测算方式:参考《管理世界》许年行老师和《中国工业经济》吴晓晖老师的做法,使用负收益偏态系数(NCSKEW)和股票收益上下波动比率(DUVOL)度量股价崩盘风险。 数据共52234个样本,包含do文件、excel数据和参考文献。 相关数据指标 stkcd、证券代码、year、NCSKEW、DUVOL、Crash、Ret、Sigma、证券代码、交易周份、周个股交易金额、周个股流通市值、周个股总市值、周交易天数、考虑现金红利再投资的周个股回报率、市场类型、周市场交易总股数、周市场交易总金额、考虑现金红利再投资的周市场回报率(等权平均法)、不考虑现金红利再投资的周市场回报率(等权平均法)、考虑现金红利再投资的周市场回报率(流通市值加权平均法)、不考虑现金红利再投资的周市场回报率(流通市值加权平均法)、考虑现金红利再投资的周市场回报率(总市值加权平均法)、不考虑现金红利再投资的周市场回报率(总市值加权平均法)、计算周市场回报率的有效公司数量、周市场流通市值、周
recommend-type

Mac OS X10.6.3 Snow Leopard系统 中文版完整安装盘 下载地址连接

Mac OS X10.6.3 Snow Leopard系统 中文版完整安装盘 下载链接,速度稳定。 Mac OS X10.6.3 Snow Leopard系统 中文版完整安装盘 下载链接,速度稳定。
recommend-type

SigmaStudioHelp_3.0(中文)

关于DSP 的技术文档,留住入门DSP 控制用作备份;DSP核心技术都在里面了解;
recommend-type

涉密网络建设方案模板.doc

涉密网络建设方案模板.doc

最新推荐

recommend-type

使用python的pandas为你的股票绘制趋势图

在本示例中,我们将探讨如何使用Pandas和Matplotlib库来绘制股票的趋势图,以便跟踪和分析股票价格变动。 首先,确保你有一个运行Python 3的环境,并安装了必要的库,包括Pandas、Pandas_datareader和Matplotlib。...
recommend-type

Pandas读取并修改excel的示例代码

本篇文章将深入探讨如何使用Pandas读取和修改Excel文件,通过实例代码进行详细解析,帮助开发者提高工作效率。 首先,安装Pandas库非常简单。如果你的Python环境是Python2.7,可以通过Python自带的包管理器pip来...
recommend-type

Pandas读取csv时如何设置列名

Pandas能够方便地读取和写入多种格式的数据文件,其中CSV(Comma Separated Values)是最常见的数据存储格式之一。本篇将详细介绍如何在使用Pandas读取CSV文件时设置列名。 1. **CSV文件自带列标题** 当CSV文件中...
recommend-type

pandas读取csv文件提示不存在的解决方法及原因分析

在使用Pandas库读取CSV文件时,有时可能会遇到“文件不存在”的错误,这通常是由于几个常见原因导致的。本文将深入探讨这些问题及其解决方案,并提供一些额外的与处理中文字符相关的知识。 首先,最常见的原因是...
recommend-type

解决pandas中读取中文名称的csv文件报错的问题

此外,为了更好地利用Pandas和其他Python库,提升阅读和理解英文文档的能力至关重要。Python社区的许多资源,包括官方文档,都是以英文为主。因此,提升英语水平不仅可以帮助我们更好地理解这些工具,还能让我们及时...
recommend-type

PHP集成Autoprefixer让CSS自动添加供应商前缀

标题和描述中提到的知识点主要包括:Autoprefixer、CSS预处理器、Node.js 应用程序、PHP 集成以及开源。 首先,让我们来详细解析 Autoprefixer。 Autoprefixer 是一个流行的 CSS 预处理器工具,它能够自动将 CSS3 属性添加浏览器特定的前缀。开发者在编写样式表时,不再需要手动添加如 -webkit-, -moz-, -ms- 等前缀,因为 Autoprefixer 能够根据各种浏览器的使用情况以及官方的浏览器版本兼容性数据来添加相应的前缀。这样可以大大减少开发和维护的工作量,并保证样式在不同浏览器中的一致性。 Autoprefixer 的核心功能是读取 CSS 并分析 CSS 规则,找到需要添加前缀的属性。它依赖于浏览器的兼容性数据,这一数据通常来源于 Can I Use 网站。开发者可以通过配置文件来指定哪些浏览器版本需要支持,Autoprefixer 就会自动添加这些浏览器的前缀。 接下来,我们看看 PHP 与 Node.js 应用程序的集成。 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时环境,它使得 JavaScript 可以在服务器端运行。Node.js 的主要特点是高性能、异步事件驱动的架构,这使得它非常适合处理高并发的网络应用,比如实时通讯应用和 Web 应用。 而 PHP 是一种广泛用于服务器端编程的脚本语言,它的优势在于简单易学,且与 HTML 集成度高,非常适合快速开发动态网站和网页应用。 在一些项目中,开发者可能会根据需求,希望把 Node.js 和 PHP 集成在一起使用。比如,可能使用 Node.js 处理某些实时或者异步任务,同时又依赖 PHP 来处理后端的业务逻辑。要实现这种集成,通常需要借助一些工具或者中间件来桥接两者之间的通信。 在这个标题中提到的 "autoprefixer-php",可能是一个 PHP 库或工具,它的作用是把 Autoprefixer 功能集成到 PHP 环境中,从而使得在使用 PHP 开发的 Node.js 应用程序时,能够利用 Autoprefixer 自动处理 CSS 前缀的功能。 关于开源,它指的是一个项目或软件的源代码是开放的,允许任何个人或组织查看、修改和分发原始代码。开源项目的好处在于社区可以一起参与项目的改进和维护,这样可以加速创新和解决问题的速度,也有助于提高软件的可靠性和安全性。开源项目通常遵循特定的开源许可证,比如 MIT 许可证、GNU 通用公共许可证等。 最后,我们看到提到的文件名称 "autoprefixer-php-master"。这个文件名表明,该压缩包可能包含一个 PHP 项目或库的主分支的源代码。"master" 通常是源代码管理系统(如 Git)中默认的主要分支名称,它代表项目的稳定版本或开发的主线。 综上所述,我们可以得知,这个 "autoprefixer-php" 工具允许开发者在 PHP 环境中使用 Node.js 的 Autoprefixer 功能,自动为 CSS 规则添加浏览器特定的前缀,从而使得开发者可以更专注于内容的编写而不必担心浏览器兼容性问题。
recommend-type

揭秘数字音频编码的奥秘:非均匀量化A律13折线的全面解析

# 摘要 数字音频编码技术是现代音频处理和传输的基础,本文首先介绍数字音频编码的基础知识,然后深入探讨非均匀量化技术,特别是A律压缩技术的原理与实现。通过A律13折线模型的理论分析和实际应用,本文阐述了其在保证音频信号质量的同时,如何有效地降低数据传输和存储需求。此外,本文还对A律13折线的优化策略和未来发展趋势进行了展望,包括误差控制、算法健壮性的提升,以及与新兴音频技术融合的可能性。 # 关键字 数字音频编码;非均匀量化;A律压缩;13折线模型;编码与解码;音频信号质量优化 参考资源链接:[模拟信号数字化:A律13折线非均匀量化解析](https://wenku.csdn.net/do
recommend-type

arduino PAJ7620U2

### Arduino PAJ7620U2 手势传感器 教程 #### 示例代码与连接方法 对于Arduino开发PAJ7620U2手势识别传感器而言,在Arduino IDE中的项目—加载库—库管理里找到Paj7620并下载安装,完成后能在示例里找到“Gesture PAJ7620”,其中含有两个示例脚本分别用于9种和15种手势检测[^1]。 关于连线部分,仅需连接四根线至Arduino UNO开发板上的对应位置即可实现基本功能。具体来说,这四条线路分别为电源正极(VCC),接地(GND),串行时钟(SCL)以及串行数据(SDA)[^1]。 以下是基于上述描述的一个简单实例程序展示如
recommend-type

网站啄木鸟:深入分析SQL注入工具的效率与限制

网站啄木鸟是一个指的是一类可以自动扫描网站漏洞的软件工具。在这个文件提供的描述中,提到了网站啄木鸟在发现注入漏洞方面的功能,特别是在SQL注入方面。SQL注入是一种常见的攻击技术,攻击者通过在Web表单输入或直接在URL中输入恶意的SQL语句,来欺骗服务器执行非法的SQL命令。其主要目的是绕过认证,获取未授权的数据库访问权限,或者操纵数据库中的数据。 在这个文件中,所描述的网站啄木鸟工具在进行SQL注入攻击时,构造的攻击载荷是十分基础的,例如 "and 1=1--" 和 "and 1>1--" 等。这说明它的攻击能力可能相对有限。"and 1=1--" 是一个典型的SQL注入载荷示例,通过在查询语句的末尾添加这个表达式,如果服务器没有对SQL注入攻击进行适当的防护,这个表达式将导致查询返回真值,从而使得原本条件为假的查询条件变为真,攻击者便可以绕过安全检查。类似地,"and 1>1--" 则会检查其后的语句是否为假,如果查询条件为假,则后面的SQL代码执行时会被忽略,从而达到注入的目的。 描述中还提到网站啄木鸟在发现漏洞后,利用查询MS-sql和Oracle的user table来获取用户表名的能力不强。这表明该工具可能无法有效地探测数据库的结构信息或敏感数据,从而对数据库进行进一步的攻击。 关于实际测试结果的描述中,列出了8个不同的URL,它们是针对几个不同的Web应用漏洞扫描工具(Sqlmap、网站啄木鸟、SqliX)进行测试的结果。这些结果表明,针对提供的URL,Sqlmap和SqliX能够发现注入漏洞,而网站啄木鸟在多数情况下无法识别漏洞,这可能意味着它在漏洞检测的准确性和深度上不如其他工具。例如,Sqlmap在针对 "http://www.2cto.com/news.php?id=92" 和 "http://www.2cto.com/article.asp?ID=102&title=Fast food marketing for children is on the rise" 的URL上均能发现SQL注入漏洞,而网站啄木鸟则没有成功。这可能意味着网站啄木鸟的检测逻辑较为简单,对复杂或隐蔽的注入漏洞识别能力不足。 从这个描述中,我们也可以了解到,在Web安全测试中,工具的多样性选择是十分重要的。不同的安全工具可能对不同的漏洞和环境有不同的探测能力,因此在实际的漏洞扫描过程中,安全测试人员需要选择合适的工具组合,以尽可能地全面地检测出应用中存在的漏洞。 在标签中指明了这是关于“sql注入”的知识,这表明了文件主题的核心所在。SQL注入是一种常见的网络攻击方式,安全测试人员、开发人员和网络管理员都需要对此有所了解,以便进行有效的防御和检测。 最后,提到了压缩包子文件的文件名称列表,其中包含了三个文件:setup.exe、MD5.exe、说明_Readme.html。这里提供的信息有限,但可以推断setup.exe可能是一个安装程序,MD5.exe可能是一个计算文件MD5散列值的工具,而说明_Readme.html通常包含的是软件的使用说明或者版本信息等。这些文件名暗示了在进行网站安全测试时,可能涉及到安装相关的软件工具,以及进行文件的校验和阅读相应的使用说明。然而,这些内容与文件主要描述的web安全漏洞检测主题不是直接相关的。
recommend-type

【GPStoolbox使用技巧大全】:20个实用技巧助你精通GPS数据处理

# 摘要 GPStoolbox是一个广泛应用于GPS数据处理的软件工具箱,它提供了从数据导入、预处理、基本分析到高级应用和自动化脚本编写的全套功能。本文介绍了GPStoolbox的基本概况、安装流程以及核心功能,探讨了如何