df['time'] = pd.to_datetime(df['评论时间']) df['month'] = df['time'].dt.month monthly_mean = df.groupby('month')['评论得分'].mean()
时间: 2024-01-12 09:03:54 浏览: 30
这段代码的作用是计算一个数据集中每个月的评论得分的平均值,并将结果存储在一个名为monthly_mean的变量中。首先,代码通过将“评论时间”列转换为日期时间格式来创建一个新的“time”列。然后,使用“dt.month”函数从“time”列中提取每个评论的月份,并将其存储在一个新的“month”列中。最后,使用“groupby”函数按照“month”列对数据进行分组,并计算每个月的评论得分的平均值。结果存储在“monthly_mean”变量中。
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mport pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_csv('data(北深).csv') df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 将日期字符串转换为日期格式 df['Month'] = df['date'].dt.month # 增加一列表示月份 df['days_to_departure'] = df['days_to_departure'].astype(int) # 将天数转换为整数类型 sns.set(style='whitegrid') fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price'), cmap='YlOrRd', ax=ax) ax.set_title('Flight Price Heatmap') ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Days to Departure') plt.show()上述代码生成的热力图中将横轴的日期格式改为YYYY- MM- DD的形式
可以通过在 `pivot_table` 中设置 `aggfunc` 参数为一个 lambda 函数来实现:
```python
sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price', aggfunc=lambda x: x), cmap='YlOrRd', ax=ax)
```
然后,可以在 `ax.set_xticklabels` 中设置日期的格式来修改横轴的日期显示格式:
```python
ax.set_xticklabels([x.strftime('%Y-%m-%d') for x in df['date'].unique()], rotation=90)
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.read_csv('data(北深).csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['Month'] = df['date'].dt.month
df['days_to_departure'] = df['days_to_departure'].astype(int)
sns.set(style='whitegrid')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price', aggfunc=lambda x: x), cmap='YlOrRd', ax=ax)
ax.set_title('Flight Price Heatmap')
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Days to Departure')
ax.set_xticklabels([x.strftime('%Y-%m-%d') for x in df['date'].unique()], rotation=90)
plt.show()
```
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df.set_index('date', inplace=True) monthly_df = df.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum() monthly_df.reset_index(inplace=True) monthly_df['date'] = monthly_df['date'].dt.month monthly_df.rename(columns={'date': 'month'}, inplace=True)详细解释一下这段代码
这段代码主要是对时间序列数据进行处理。首先,使用 Pandas 库将 'date' 列转换为日期时间格式(datetime)。然后,使用 set_index() 方法将日期时间列设置为数据框的索引,以便后续的分组计算。接着,使用 groupby() 方法对每个月的数据进行分组,并使用 pd.Grouper(freq='M') 将数据按月进行聚合。其中 freq='M' 表示按月聚合。然后,使用 sum() 方法计算每个月的总和。接下来,使用 reset_index() 方法将索引列还原为普通列。然后,使用 dt.month 获取每个日期时间对象中的月份,并将其重命名为 'month'。最后,使用 rename() 方法重命名列名。这段代码的主要作用是将原始数据按月进行汇总,以便进行进一步的分析和可视化。