用pandas和matplotlib写代码。把CSV的50个标题归类,归类规则是末尾是"(apple)"的所有标题归为一类,把末尾是"(Pear)"的所有标题归为一类,把末尾是"(grape)"的所有标题归为一类。
时间: 2023-12-30 19:05:38 浏览: 31
好的,以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 根据标题名字末尾的文本来归类
grouped = df.columns.str.split('(').str[1].str[:-1].replace({
'apple': '类别A',
'Pear': '类别B',
'grape': '类别C'
})
# 输出每个标题所属的类别
print(grouped)
```
其中,`data.csv`是你的CSV文件名字。这段代码会将标题末尾是`(apple)`、`(Pear)`、`(grape)`的标题分别归为一类,并输出每个标题所属的类别。你可以根据输出结果进行下一步操作。
相关问题
用pandas和matplotlib写代码。csv的50个标题归为4类,按照标题末尾分别为A,B,C,D这4种来归类。 然后分别做这4类的折线图
好的,下面是使用 pandas 和 matplotlib 来实现的代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取 CSV 文件,假设标题列为 'title',数值列为 'value'
df = pd.read_csv('data.csv')
# 根据标题末尾分类
df['category'] = df['title'].str[-1]
# 分类数据
categories = df.groupby('category')['value'].apply(list)
# 绘制折线图
fig, axs = plt.subplots(1, 4, figsize=(15, 5))
for i, cat in enumerate(categories.index):
axs[i].plot(categories[cat])
axs[i].set_title(cat)
plt.show()
```
首先使用 pandas 的 read_csv() 函数读取 CSV 文件,然后使用 str[-1] 来获取标题的末尾字符,从而进行分类。接着使用 groupby() 函数对分类后的数据进行分组,并将每个分类的数值转换为列表。最后,使用 Matplotlib 绘制四个折线图,每个图的标题为 A、B、C、D 中的一个。
用pandas和matplotlib写代码。csv有50列,先把50个标题归为4类,按照标题末尾分别为A,B,C,D这4种来归类。 然后分别做这4类的折线图
好的,下面是使用 pandas 和 matplotlib 来实现的代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 根据标题末尾分类
categories = {}
for col in df.columns:
cat = col[-1]
if cat not in categories:
categories[cat] = []
categories[cat].append(col)
# 分类数据
data = {}
for cat in categories:
data[cat] = df[categories[cat]]
# 绘制折线图
fig, axs = plt.subplots(1, 4, figsize=(15, 5))
for i, cat in enumerate(data):
axs[i].plot(data[cat])
axs[i].set_title(cat)
plt.show()
```
首先使用 pandas 的 read_csv() 函数读取 CSV 文件,然后遍历每个标题,根据末尾字符将其分类,并将分类后的标题存储在 categories 字典中。接着使用字典推导式和 df[] 操作符来获取每个分类的数据,并将其存储在 data 字典中。最后,使用 Matplotlib 绘制四个折线图,每个图的标题为 A、B、C、D 中的一个。