python折线图空缺

在 Python 中绘制折线图的时候，如果某些数据点的值为空缺，可以使用 `NaN` 表示。`NaN` 是 Python 中的一种特殊数据类型，表示 Not a Number，即非数值类型。

下面是一个简单的示例代码，用于绘制带有空缺值的折线图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
y = np.array([3, np.nan, 2, 5, np.nan, 4])

# 绘制折线图
plt.plot(x, y, 'o-')

# 显示图形
plt.show()

在上面的示例中，我们使用 `numpy` 库来创建示例数据。其中，`y` 数组中的第二个和第五个元素被设置为 `NaN`，表示空缺值。在绘制折线图时，我们可以使用 `'o-'` 参数来指定折线图的样式，其中 `'o'` 表示绘制圆点，`'-'` 表示绘制折线。最后，调用 `plt.show()` 方法来显示图形。

执行上述代码后，可以得到一个带有空缺值的折线图。在该图中，空缺值所对应的数据点将不会被绘制，而是留出空白。

相关问题

根据所给的江苏旅游景点.xlsx数据，分析完成以下任务： （1）读取江苏旅游景点.xlsx数据文件。（3分） （2）查看数据基本基本信息，包括数据长度、数据类型、数据的列标签。（4分） （3）进行数据预处理，包括数据空缺值检测与处理，重复值检测与处理。列标签星级缺失值使用“未定级”进行填充。（5分） （4）找出评分大于4的景区数据。（3分） （5）根据销量给用户推荐前8的景区名称，并使用漏斗图绘制景点销量前8的景区。（7分） （6）使用饼图绘制江苏省4A,5A景区所占比例（5） （6）使用饼图绘制江苏省每个市5A级景区数量所占比例。（7分） （7）用折线图表示扬州市不同景点的销量（6分）

很抱歉，作为AI语言模型，我无法直接操作本地文件，也无法绘制图表。但我可以为您提供相应的代码和思路，供您参考。

任务1：

使用 pandas 库中的 read_excel 方法读取江苏旅游景点.xlsx 文件，代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('江苏旅游景点.xlsx')

任务2：

使用 pandas 库中的 info 方法查看数据基本信息，代码如下：

data.info()

任务3：

数据预处理包括数据空缺值检测与处理，重复值检测与处理和缺失值填充。代码如下：

# 检测空缺值
print(data.isnull().sum())

# 处理重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 缺失值填充
data['星级'].fillna('未定级', inplace=True)

任务4：

找出评分大于4的景区数据，代码如下：

data[data['评分']>4]

任务5：

根据销量给用户推荐前8的景区名称，并使用漏斗图绘制景点销量前8的景区。代码如下：

# 推荐前8的景区名称
top8 = data.sort_values(by='销量', ascending=False)['景区名称'].tolist()[:8]
print(top8)

# 绘制漏斗图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel

funnel = (
    Funnel()
    .add("", [(i, data.loc[data['景区名称']==i, '销量'].item()) for i in top8])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="景点销量前8"))
)

funnel.render_notebook()

任务6：

使用饼图绘制江苏省4A,5A景区所占比例，代码如下：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie

# 江苏省4A,5A景区所占比例
labels = ['4A级', '5A级']
values = [data[data['星级']=='4A级'].shape[0], data[data['星级']=='5A级'].shape[0]]

pie = (
    Pie()
    .add("", [list(z) for z in zip(labels, values)])
    .set_colors(['#C23531', '#2F4554'])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="江苏省4A,5A景区所占比例"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)

pie.render_notebook()

任务7：

使用饼图绘制江苏省每个市5A级景区数量所占比例，代码如下：

# 江苏省每个市5A级景区数量所占比例
city_count = data[data['星级']=='5A级']['所在城市'].value_counts()
labels = city_count.index.tolist()
values = city_count.tolist()

pie = (
    Pie()
    .add("", [list(z) for z in zip(labels, values)])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="江苏省每个市5A级景区数量所占比例"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)

pie.render_notebook()

任务8：

用折线图表示扬州市不同景点的销量，代码如下：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 扬州市不同景点的销量
yangzhou_data = data[data['所在城市']=='扬州市']
attr = yangzhou_data['景区名称'].tolist()
values = yangzhou_data['销量'].tolist()

line = (
    Line()
    .add_xaxis(attr)
    .add_yaxis("", values)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="扬州市不同景点的销量"))
)

line.render_notebook()

python pandas 实时分析

### 使用 Python Pandas 进行实时数据分析

为了实现基于 Python 和 Pandas 的实时数据分析，通常会涉及以下几个方面：

#### 1. 实时数据获取
对于实时数据分析而言，首先要解决的是如何持续不断地从源头获取最新数据。这可能涉及到连接数据库、API 接口或其他形式的数据流服务。

当需要从 MySQL 数据库中读取最新的数据时，可以借助 `pymysql` 或者 `SQLAlchemy` 库来建立与数据库之间的连接，并通过 SQL 查询语句提取所需的信息并加载至 DataFrame 中[^1]。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname')
query = "SELECT * FROM table_name WHERE timestamp >= NOW() - INTERVAL 1 HOUR"
df_realtime = pd.read_sql(query, engine)

#### 2. 动态更新 DataFrame
为了让 DataFrame 始终保持最新状态，在实际应用过程中往往采用定时任务的方式定期刷新数据集。可以使用像 `schedule` 或者 `APScheduler` 等调度工具设置固定的时间间隔执行上述查询操作从而达到动态维护的目的。

另一种方法是在接收到新事件触发的情况下立即向现有 DataFrame 添加记录，这种方式更适合处理增量式的日志类数据源。

#### 3. 数据预处理与清洗
随着不断流入的新鲜样本加入进来之后，还需要对其进行必要的清理工作以确保后续分析的有效性和准确性。比如去除重复项、填补缺失值以及转换字段格式等常规手段都可以在此阶段完成。

# 删除完全相同的行
df_cleaned = df_realtime.drop_duplicates()

# 对特定列中的空缺值填充平均数
mean_value = df_cleaned['column_with_missing'].mean()
df_filled = df_cleaned.fillna({'column_with_missing': mean_value})

#### 4. 即席探索性分析 (EDA)
一旦拥有了干净整洁的数据集合体，则可以根据业务需求开展各种类型的统计计算和图形展示活动。例如绘制折线图观察趋势变化；制作柱状图对比不同类别间的差异等等。

考虑到中文字符的支持问题，在绘图前需做适当配置以便于更好地呈现结果给中国用户群体查看[^3]。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(df_filled.index, df_filled['target_column'])
plt.title('实时数据的趋势图表')
plt.xlabel('时间戳')
plt.ylabel('目标变量')
plt.show()