df_speed=df_final.groupby('Name')['Speed'].mean() df_speed.reset_index().sort_values('Speed',ascending=False).set_index('Name') 怎样给以上代码输出的结果画速度的分布直方图

可以使用matplotlib库中的hist()函数来画速度的分布直方图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(df_speed['Speed'], bins=10, color='blue', edgecolor='black')

plt.xlabel('Speed')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Speed')

plt.show()

其中，bins参数表示直方图的柱子数量，color参数表示柱子的颜色，edgecolor参数表示柱子的边缘颜色。

相关问题

df_speed=df_final.groupby('Name')['Speed'].mean() df_speed.reset_index().sort_values('Speed',ascending=False).set_index('Name') 把以上代码的生成结果转为dataframe的形式

以下是将以上代码生成结果转为dataframe形式的代码：

import pandas as pd

df_speed = df_final.groupby('Name')['Speed'].mean()
df_speed = df_speed.reset_index().sort_values('Speed', ascending=False).set_index('Name')
df_speed = pd.DataFrame(df_speed)

这样就可以将生成结果转为dataframe形式了。

dataset = pd.read_csv('tem.csv', delimiter=",") grouped_df = dataset.groupby([dataset['month'], dataset['day']]).mean() qw = grouped_df.loc[(12, slice(None)), 'wind Speed'].round(1)只想要wind speed怎么改代码

你可以像这样修改代码，只保留 "wind Speed" 列：

dataset = pd.read_csv('tem.csv', delimiter=",")
grouped_df = dataset.groupby([dataset['month'], dataset['day']])['wind Speed'].mean()
qw = grouped_df.loc[(12, slice(None))].round(1)

这里我们将 groupby 语句中的列表改为只包含 "month" 和 "day" 列，然后使用 `['wind Speed']` 来仅选择 "wind Speed" 列进行分组。这样，我们就只得到了 "wind Speed" 的平均值，并且不需要再使用 `.loc` 来选择列。