pandas读取年份和温度，并绘制直方图和饼图

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：

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

pandas读取年份和温度，并绘制图标

假设你有一个名为`temperature.csv`的数据文件，其中包含年份和温度数据，可以使用以下代码读取数据并绘制图表：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('temperature.csv')

# 绘制图表
plt.plot(data['year'], data['temperature'])
plt.title('Yearly Temperature')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Temperature')
plt.show()

其中，`data['year']`和`data['temperature']`分别表示年份和温度数据的列。`plt.plot()`用于绘制折线图，`plt.title()`设置图表标题，`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`分别设置x轴和y轴的标签。最后使用`plt.show()`显示图表。

pandas读取csv文件，绘制学历和购买车型的饼图

好的，以下是您需要的代码示例。请确保已经安装好了pandas和matplotlib库。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('car_data.csv')

# 统计学历和购买车型的数量
edu_counts = df['Education'].value_counts()
car_counts = df['CarType'].value_counts()

# 绘制学历的饼图
labels = edu_counts.index
sizes = edu_counts.values
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.title('Education Distribution')
plt.show()

# 绘制购买车型的饼图
labels = car_counts.index
sizes = car_counts.values
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.title('Car Type Distribution')
plt.show()

请将代码中的`car_data.csv`替换为您实际的数据文件名，并根据实际情况修改图表标题等信息。在本示例中，我们使用了`value_counts()`函数来统计不同学历和不同车型的数量，并使用`pie()`函数来绘制饼图。您可以根据实际情况修改标签、颜色、字体大小等图表样式。