有个dataframe的列表数据data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['上一年比本年倍数'],想用python散点图展示
时间: 2023-08-04 20:03:19 浏览: 40
可以使用 `matplotlib` 库来绘制散点图。以下是一个简单的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取数据
x = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['上一年比本年倍数'].index
y = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['上一年比本年倍数'].values
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('上一年比本年倍数散点图')
plt.xlabel('股票代码')
plt.ylabel('倍数')
# 显示图像
plt.show()
```
这个代码将会绘制一个以股票代码为横坐标,倍数为纵坐标的散点图。你可以根据需要修改标题、坐标轴标签等内容。
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python dataframe添加一列_从另一个DataFrame添加一列
可以使用 Pandas 的 `merge` 函数将两个 DataFrame 合并,并添加新的一列。假设我们有两个 DataFrame,一个是 `df1`,另一个是 `df2`,他们共享一个列 `id`,我们想要将 `df2` 的一列 `new_col` 添加到 `df1`,可以按照以下步骤进行操作:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data1 = {'id': [1, 2, 3, 4], 'col1': ['a', 'b', 'c', 'd']}
data2 = {'id': [1, 2, 3, 4], 'new_col': [10, 20, 30, 40]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
# 使用 merge 函数合并两个 DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id')
# 查看合并后的结果
print(merged_df)
# 输出:
# id col1 new_col
# 0 1 a 10
# 1 2 b 20
# 2 3 c 30
# 3 4 d 40
```
在合并后的 DataFrame 中,`new_col` 就成为了新的一列,可以按照需要进行操作。
NameError: name 'dataframe_to_rows' is not defined
非常抱歉,之前的代码有误。在使用 openpyxl 库中的 `dataframe_to_rows()` 函数前需要先导入这个函数。请把之前的代码替换成下面的代码:
```python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
# 创建一个示例数据
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'年龄': [20, 25, 30],
'性别': ['男', '男', '女']}
# 将数据转换为 pandas 的 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(data)
# 创建一个 Excel 文件
wb = Workbook()
ws = wb.active
# 将 DataFrame 中的数据写入 Excel 文件中
for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
ws.append(r)
# 保存 Excel 文件
wb.save('example.xlsx')
```
这段代码将会把一个包含姓名、年龄和性别的表格数据写入一个名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件中。