data['salary'].plot.hist(bins = 50)
时间: 2024-06-05 21:12:02 浏览: 14
这段代码是用来绘制数据集中薪资的直方图,其中`data['salary']`表示获取数据集中薪资这一列的数据,`.plot.hist()`表示绘制直方图,`bins=50`表示将数据分成50个区间进行展示。具体效果可以视情况而定。需要注意的是,这段代码需要先导入相关的数据分析和可视化库,例如pandas和matplotlib。
相关问题
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (80,80)) faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary') plt.show()
这是一个 Python 代码片段,用于绘制散点图。
首先,`import matplotlib.pyplot as plt` 用于导入 Matplotlib 库,该库提供了丰富的绘图功能。然后,`plt.figure(figsize = (80,80))` 创建了一个新的画布,并设置画布大小为 80 x 80 英寸。
接下来,`faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary')` 用于绘制散点图,其中 `faisal` 是数据集,`job_title` 和 `salary` 分别是自变量和响应变量。`.plot.scatter()` 函数表示绘制散点图,其中 `x` 和 `y` 参数分别指定自变量和响应变量的列名。
最后,`plt.show()` 用于显示绘制出的散点图。
这段代码的作用是绘制自变量 `job_title` 和响应变量 `salary` 之间的散点图,以探究它们之间的关系。由于画布大小设置得很大,可以更清楚地观察数据点的分布情况。
def getTableData(): data = list(JobInfo.objects.all()) def map_fn(item): item.salary = json.loads(item.salary) item.companyPeople = json.loads(item.companyPeople) item.workTag = json.loads(item.workTag) if item.companyTags != '无': item.companyTags = json.loads(item.companyTags) if not item.pratice: item.salary = list(map(lambda x: str(int(x / 1000)), item.salary)) else: item.salary = list(map(lambda x: str(x), item.salary)) item.salary = '-'.join(item.salary) item.companyPeople = list(map(lambda x: str(x), item.companyPeople)) item.companyPeople = '-'.join(item.companyPeople) return item data = list(map(map_fn, data)) return data
这是一个 Python 函数,它从数据库中获取 JobInfo 对象,并对其中的一些属性进行处理,然后返回处理后的数据。具体来说,它将 salary、companyPeople 和 workTag 属性从 JSON 字符串转换为 Python 对象,如果 companyTags 不为 '无',也将其从 JSON 字符串转换为 Python 对象。如果 pratice 属性为 False,它将 salary 中的元素除以 1000 并转换为字符串,否则将其转换为字符串。最后,它将 salary 和 companyPeople 中的元素用 '-' 连接起来,并返回处理后的数据。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)