values = df.values # 指定要可视化的例 groups = [0, 1, 2, 3, 5, 6, 7] i = 1 # plot each column plt.figure(figsize=(8,6)) for group in groups: plt.subplot(len(groups), 1, i) plt.plot(values[:, group]) plt.title(df.columns[group], y=0.5, loc='right') i += 1 plt.show()

这段代码使用 matplotlib 库对数据集进行可视化，具体操作如下：

1. 将 DataFrame 对象 df 中的数据转换为 numpy 数组，并赋值给变量 values。

2. 指定要可视化的列的索引，即 groups 变量中的值。这里选取了除了 'wnd_dir' 列以外的所有列。

3. 针对每一列，使用 subplot 函数创建一个子图，并在该子图中绘制该列的数据。其中，子图的数量等于要可视化的列数。

4. 在每个子图的右上角添加该列的名称作为标题。

5. 将绘制好的所有子图显示出来。

需要注意的是，这段代码中的可视化方式可能不适用于所有类型的数据集。在实际应用中，需要根据数据的特点和分析的目的选择合适的可视化方法。

相关问题

x = df.iloc[0].values y = df.iloc[1].values

这是一个IT类问题，这段代码是将Pandas DataFrame中第一行和第二行的数据分别赋值给变量x和y。其中"df"是一个DataFrame对象，".iloc"是DataFrame中的一种索引方式，"0"和"1"代表了DataFrame中的第一行和第二行。".values"则是将行数据转换为一个NumPy数组。

解释一下from sklearn import preprocessing values = df.values values = values.astype ('float32') f = preprocessing.scale( values ) df2= pd.DataFrame(f) df2.columns= df.columns print (df2) #print (df2['y'])

这段代码的主要作用是将数据集中的每一列特征进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，方差为1。标准化处理可以避免不同特征之间由于量纲不同而导致的误差，同时也可以加快机器学习算法的训练过程。

具体来说，代码中首先将数据集转换为float32类型，然后使用preprocessing.scale函数对数据进行标准化处理，将结果保存在变量f中。接着，将标准化后的数据集转换为DataFrame格式，将每一列的列名设置为原始数据集中对应的列名，最后打印出标准化后的数据集。

需要注意的是，代码中注释掉了print语句，如果需要输出某一列的数据，可以取消注释print(df2['y'])这行代码，将'y'替换为具体列名即可。