python pandas 有两列数，先用第一列数cut分组，再求每个分组的累计值和第二列数据的累积值，然后做折线图

你可以先使用pandas的cut函数将第一列的数据分组，然后使用groupby函数按照分组进行分组，然后使用cumsum函数求出每个分组的累计值。这样就可以得到每个分组的累计值了。对于第二列的数据的累积值，可以使用pandas的cumsum函数求出累计值。

然后，可以使用matplotlib绘制折线图，将分组的累计值和第二列数据的累计值分别作为折线图的x轴和y轴。具体代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将第一列的数据分组
bins = [0, 10, 20, 30]
labels = ['0-10', '10-20', '20-30']
df['group'] = pd.cut(df['col1'], bins=bins, labels=labels)

# 按照分组进行分组，并求出每个分组的累计值
df_grouped = df.groupby('group').cumsum()

# 求出第二列数据的累计值
df['col2_cumsum'] = df['col2'].cumsum()

# 绘制折线图
plt.plot(df_grouped['col1'], df['col2_cumsum'])
plt.show()

相关问题

python用pandas读取两个txt文件数据，用第一个txt文件的第二列减去第二个txt文件的第二列，并将第一列和第二列计算结果导出

在Python中，我们可以使用pandas库来处理这种任务，因为pandas非常适合于数据操作。首先，确保你已经安装了pandas，如果没有，可以使用`pip install pandas`进行安装。下面是具体步骤：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 分别读取两个txt文件（假设他们是逗号分隔值，如CSV格式，如果不是，请调整分隔符）：

# 假设文件名为file1.txt和file2.txt
df1 = pd.read_csv('file1.txt', delimiter=',')
df2 = pd.read_csv('file2.txt', delimiter=',')

# 确保两个文件都有第二列并且列名一致
assert 'column2' in df1.columns and 'column2' in df2.columns, "两个文件都应包含名为'column2'的列"

3. 计算差值，这里是用第一个txt文件的第二列（'column2'）减去第二个txt文件的第二列：

difference_series = df1['column2'] - df2['column2']

4. 将第一列（假设为'column1'）的数据作为索引，然后创建一个新的DataFrame，将差异系列作为新的一列：

# 假设第一列为'column1'
index_name = 'column1'
data = pd.DataFrame({f'difference': difference_series}, index=df1[index_name])

5. 将结果导出到新的txt文件（或其他格式，这里同样以CSV为例）：

data.to_csv('output_file.txt', header=index_name, index=True)

这将会生成一个新的txt文件，其中的第一列是原第一个txt文件的第一列，而第二列是两列数据的差值。

python pandas.cut

Python的pandas.cut()函数是用于将连续型数据转换为分类型数据的函数。通过指定分组的区间，可以将数据进行分组，并生成一个新的Series（序列），其中每个元素代表原始数据所属的区间。同时，该函数可以通过参数设置自定义区间、标签、是否包含区间端点等选项。该函数的具体使用方法可以参考引用[1]和引用[2]中的示例代码。