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。

相关问题

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。

用pandas和matplotlib写代码。CSV里有100个标题，把标题末尾是"(kg/s)"的数据化成折线图。

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筛选数据
filtered = df.filter(regex='\(kg/s\)')

# 循环绘制折线图
for col in filtered.columns:
    df.plot(x='x轴列名', y=col, kind='line', label=col)

# 显示图例和标题
plt.legend()
plt.title('末尾为(kg/s)的数据折线图')

# 显示图形
plt.show()

其中，`data.csv`是你的CSV文件名字，`x轴列名`是你要绘制折线图的横坐标列名，需要根据你的实际情况修改。这段代码会将标题末尾是`(kg/s)`的数据筛选出来，分别绘制折线图，并在图形上显示图例和标题。