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如何在Jupyter Notebook中的绘图旁边显示数据帧

在Jupyter Notebook中,可以使用matplotlib库来绘制图形,并使用pandas库来处理数据帧。要在绘图旁边显示数据帧,可以使用matplotlibsubplot功能来实现。

下面是实现的步骤:

  1. 首先,确保已经安装了matplotlibpandas库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
代码语言:txt
复制
!pip install matplotlib pandas
  1. 在Jupyter Notebook中导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
  1. 创建一个数据帧(DataFrame)对象,可以使用pandas库的DataFrame函数。假设数据帧的变量名为df
代码语言:txt
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df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [10, 20, 30, 40, 50]})
  1. 创建一个图形对象和一个坐标轴对象,并将它们分配给不同的变量。使用matplotlibsubplots函数来创建图形和坐标轴:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots()
  1. 在坐标轴上绘制图形,可以使用plot函数。假设要绘制散点图,可以使用scatter函数:
代码语言:txt
复制
ax.scatter(df['x'], df['y'])
  1. 在图形旁边显示数据帧,可以使用matplotlibtext函数。将数据帧的字符串表示作为参数传递给text函数,并指定显示的位置:
代码语言:txt
复制
ax.text(1.1, 0.5, str(df))
  1. 最后,使用show函数显示图形和数据帧:
代码语言:txt
复制
plt.show()

完整的代码示例如下:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [10, 20, 30, 40, 50]})

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(df['x'], df['y'])
ax.text(1.1, 0.5, str(df))

plt.show()

这样,就可以在Jupyter Notebook中的绘图旁边显示数据帧了。

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