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。

df_counts = df_counts.reset_index()

这段代码是使用 Pandas 库对数据框进行重置索引。首先使用 `reset_index()` 方法将 `df_counts` 数据框的行索引重置。在这个操作中，原来的行索引将变成新的一列，新的行索引将从 0 开始自动编号。最终，这段代码将生成一个新的数据框 `df_counts`，其中包含了原数据框 `df_tmp3` 中所有城市的名称和对应的 4A-5A 景区数量，且每行都有自动编号的行索引。这个操作通常用于重置数据框的行索引，以便进行后续的操作和可视化。