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。

好的，以下是示例代码：

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。把CSV标题行种 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。然后根据这3类做折线图。

好的，以下是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 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.groupby(df.columns.str.split('(').str[1].str[:-1])

# 循环绘制折线图
for name, group in grouped:
    group.plot(x='x轴列名', y='y轴列名', kind='line', label=name)

# 显示图例和标题
plt.legend()
plt.title('不同类别的折线图')

# 显示图形
plt.show()

其中，`data.csv`是你的CSV文件名字，`x轴列名`和`y轴列名`是你要绘制折线图的列名，需要根据你的实际情况修改。这段代码会将标题末尾是`(apple)`、`(Pear)`、`(grape)`的标题分别归为一类，分别绘制3个折线图，并在图形上显示图例和标题。

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：

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。