导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数keep='last'，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据最后一条并返回新数据框，不影响原始数据框name。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...从上文可以发现，在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。 但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。 我们知道Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用 encircle() 来使边界显示出来。 3....下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从 sns.lmplot() 调用中删除 hue ='cyl' 参数。...针对每列绘制线性回归线或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： 4....然而，与发散型条形图（Diverging Bars）相比，条的缺失减少了组之间的对比度和差异。 13....但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。 例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是 5 和 47。
在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用 encircle() 来使边界显示出来。 ? 3....下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从 sns.lmplot() 调用中删除 hue ='cyl' 参数。 ?...针对每列绘制线性回归线或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： ? 4....然而，与发散型条形图（Diverging Bars）相比，条的缺失减少了组之间的对比度和差异。 ? 13....但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。 例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是 5 和 47。
enumerate(sequence, [start=0])函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。...在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来。...下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从下面的sns.lmplot()调用中删除hue ='cyl'参数。...针对每列绘制线性回归线 或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。...但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。 例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是5和47。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制饼图 导读：对数据进行质量分析以后，接下来可通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行数据的特征分析。 ...、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。 ...习惯上将各组段设为左闭右开的半开区间，如第一个组段为[0,500)。第2列组中值是各组段的代表值，由本组段的上限值和下限值相加除以2得到。第3列和第4列分别为频数和频率。...绘制频率分布直方图 若以2014年第二季度“捞起生鱼片”这道菜每天的销售额组段为横轴，以各组段的频率密度（频率与组距之比）为纵轴，表3-4中的数据可绘制成频率分布直方图，如代码清单3-3所示。 ...▲图3-3 季度销售额频率分布直方图 02 定性数据的分布分析 对于定性变量，常常根据变量的分类类型来分组，可以采用饼图和条形图来描述定性变量的分布，如代码清单3-4所示。
本文将介绍如何在Excel中制作甘特图： 1.使用堆积条形图快速绘制简单的甘特图 2.通过调整Excel图表和次坐标轴，在甘特图中为每个任务添加完成状态 3.使用Excel表的动态甘特图，以便在时间线自动更新的情况下轻松添加...通常，一条垂直虚线从上到下显示当前日期，以便更好地理解时间工作视角。 创建甘特图 示例数据 自己按照示例工作簿输入数据，或者直接到知识星球完美Excel社群中下载示例工作簿。...保留这个数字格式，这样Excel就可以轻松地按照预期制作甘特图，而不会沿着y轴绘制日期。...选择“任务”列，按住CTRL键选择“日期”、“状态”和“剩余天数”列，然后单击“插入”选项卡“图表”组中的“堆积条形图”。注意，选择中也包括标题。...图2 步骤3：选择“日期”中的数据，将数字格式从“常规”更改为“短日期”，也可以在CTRL+1对话框中自定义格式。 图3 注：也可以在图表中更改数字格式。
本期Python数据分析实战学习中，我们将详细讨论数据缺失值分析与处理等相关的一系列问题。 作为数据清洗的一个重要环节，一般从缺失值分析和缺失值处理两个角度展开： 缺失值分析 缺失值处理 ?...从上面数据描述查看信息data.info()可以看出，本数据总计为689945条，从missNum中可以清洗看出每条特征变量的缺失情况：索引0-4为无缺失特征，索引8为缺失最少，而索引6则缺失超60万条...optional, default: 0条形基的y坐标, 用于绘制堆叠条形图。...**kwargs 关键字参数，用于对条形图进行其他设置，如透明度等。...n : int, default 0过滤后的数据格式中包含的最大列数。 P : int, default 0过滤后的数据框中列的最大填充百分比。
导读 数据可视化的方法，做大数据的人不可错过，直接把代码喂给你。 数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(EDA)，以获得对数据的一些见解。...在这篇博客文章中，我们将研究5种数据可视化，并使用Python的Matplotlib为它们编写一些快速简单的函数。与此同时，这里有一个很棒的图表，可以帮助你为工作选择合适的可视化工具！ ?...在' barplot() '函数中，' xdata '表示x轴上的标记，' ydata '表示y轴上的条高。误差条是以每个栏为中心的一条额外的线，用来显示标准差。 分组条形图允许我们比较多个分类变量。...实线盒的底部和顶部总是第一和第三四分位数(25%和75%的数据)，而框内的带始终是第二四分位数(中位数)。虚线加上最后的条，从框中延伸出来显示数据的范围。...Matplotlib函数' boxplot() '为' ydata '的每一列或序列' ydata '中的每个向量绘制一个箱线图，因此，“xdata”中的每个值对应于“y_data”中的列/向量。
为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。...毫无疑问，他们都是用于数据分析的两个最常用的强大的开源 Python 数据可视化库。...条形图和计数图 在下一组可视化中，我们将绘制一个基本的条形图和计数图。这一次，我们还将添加一个图表标题。我们将使用"cylinders"和"mpg"属性作为绘图的 x 和 y。...在 Seaborn 中，我们使用 distplot 命令并传递数据框的名称，要绘制的列的名称。我们还可以使用"aspect"设置"宽高比"来调整绘图的高度和宽度。...高级绘图 此外，还有其他高级绘图，如棒棒糖或破折号和点图、热图、树状图，可以使用这两个库进行绘制（Seaborn 可能为此需要一些额外的包），但在此比较中这些已被排除在外以保持它简单的。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...nunique：计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax、cumprod：计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area...：绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar：绘制柱状图 pandas.DataFrame.plot.barh：绘制水平条形图 pandas.DataFrame.plot.box：绘制箱线图
导读：绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。...Matplotlib提供了一个面向对象的API，有助于使用Python GUI工具包（如PyQt、WxPythonotTkinter）在应用程序中嵌入绘图。...Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...x：指定要绘制箱线图的数据 showcaps：是否显示箱线图顶端和末端的两条线 notch：是否是凹口的形式展现箱线图 showbox：是否显示箱线图的箱体 sym：指定异常点的形状 showfliers
作者：Jose A Dianes 翻译：季洋 校对：丁楠雅 本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析。...内容简介 本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。本文先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）。...图表绘制 在这个章节中我们要看一看在Python/Pandas和R中的基本的绘图制表功能。然而，还有其它如ggplot2（http://ggplot2.org/）这样绘图功能更强大语言包可以选择。...第一个方法是一个基本的线图绘制，作用于索引中的连续变量。当我们用IPython notebook工具绘图时，这第一条线也许我们会用得着： ? ?...正像之前用Python/Pandas绘制线型图，我们也从基础的线型图绘制开始： ? ? ? 你可以比较出在Pandas中绘制三条连续变量线型图是多么容易，而用R的基础绘图绘制相同的图代码是多么冗长。
python跟perl都是高级语言， 两个开发的目的不同， perl更面向过程一些，优势是严谨，快。 python主流面向对象编程， 这个跟R类似， 数据结构等方面有些不同，但可以互相调用。...第二步：明白R中的变量 向量和因子：向量特简单,没什么好说的，因子太复杂了，我说不清楚，你们慢慢理解。 数据框：就像我们的表格,第一行就是每一列的名字,我们称之为字段,或者变量名。...那么对应每列下面的数据就叫做记录或者观测。用data.frame( 字段1,字段2,…. )创建 ) 列表：与数据框类似,区别就是每一列向量类型和长度可以不一致。...dev.new()新建画板 plot()绘制点线图,条形图,散点图. barplot( ) 绘制条形图 dotchart( ) 绘制点图 pie( )绘制饼图....高级可视化不得不提ggplot了： 如何通过Google来使用ggplot2可视化 用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（下） 第五步：数据对象的高级操作 前面我们对向量，数据框，数组，列表都了解了，
/矩阵 无 ddply 数据框 数据框 dlply 数据框 列表 daply 数据框 数组/向量/矩阵 d_ply 数据框 无 laply 列表 数组/向量/矩阵 ldply 列表 数据框 lldpiy...参数注释： data：函数处理的数据，矩阵或者数据框 fun：应用到每行的函数 progress：是否显示进度条，可以设置为 text parallel：是否使用并行 > # 双参数 > f <- function...，语法如下： gather(data, key, value, na.rm = FALSE,···) data：需要被转换的宽形表 key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量...= "identity") 绘制堆积条形图，如下图3-20所示。...ggmap：绘制地图函数，可与ggplot2中函数进行叠加。
但也不必说的那么高级，我们可以说数据可视化就是“画图”。 ? 能够进行可视化的工具有很多，比如 python 中的 matplotlib、pyecharts、plotly等等。...制作球棍图，首先要按数量制作出一个水平条形图； ? 要如何在条形顶部绘制圆形呢？我们可以利用散点图，将散点的横坐标与数量一致，纵坐标与类别标签一致，因此添加一个辅助列作为散点图的 y 值。 ?...在图形上右键-选择数据，添加系列“占比”，系列值选择辅助列。 ? 点击确定后继续在图形上右键-更改图表类型，将“占比”换为散点图，并绘制在次坐标轴。 ?...只需在 PPT 中插入形状和文本框进行组合即可，至于尺寸嘛，可以通过精确计算后在格式菜单中调整大小（老板，我的目测十分精确，信我），另外 SmartArt 中也有很多图形可以为我们提供制图灵感。 ?...PPT 是可以根据数据表格来生成图形的，就像是内嵌了一个微型 EXCEL，这使得我们能够精准地绘制百分比堆积条形图，而不是拖几个矩形出来手动调整大小。完成一个之后，复制，再修改数据，最后再稍加装饰。
抱着学习的目的，本期推文使用python可视化包matplotlib进行Bar Chart Race的绘制，这也是继上两篇动态图表教程后最后一篇matplotlib动态图表教程（毕竟原理都差不多，最多就是数据处理方法的不同...数据可视化 绘制此类可视化作品的静态图表较为简单，matplotlib的barh()方法即可绘制水平条形图（ps:为了更加接近于原始图表即条形图边角圆滑，但目前还没找到matplotlib的设置方法，...sort_values()实现数据以’pipulation’列进行降序排列。结果如下： ?...解释：红方框中的为python列表生成式,此方法高效简单，在数据处理过程中非常有用，希望大家可以掌握。...总结 Bar Chart Race 图表的Matplotlib制作过程总体而言不难，此篇推文的可取之处有两点：python字典和列表表达式的灵活应用；Matplotlib多类别条形图图例的添加，希望这两点可以在大家的可视化绘制中有所帮助
考虑使用其他图表类型： 根据数据的特点，考虑使用更适合的图表类型，如堆积条形图或直方图等。...比如我们条形图一下上面的饼图同样的数据看看： # 绘制条形图 barplot( df$counts, names.arg = df$sample, col = df$color, border...使用Python编程语言做同样的可视化 首先是创建示例数据： 使用 pandas 库创建数据框（DataFrame）。...df = pd.DataFrame(data) # 显示数据框 print(df) 这样，你就创建了一个名为 df 的数据框，其中包含了 sample、counts、color 和 percent...在 Python 中使用 matplotlib 库绘制饼图和条形图的简单示例。
1.弧线图 弧线图是一种图形绘制样式，其中图形的顶点沿欧几里德平面中的一条线放置，边在以该线为边界的两个半平面之一中绘制为半圆，或绘制为半圆序列形成的平滑曲线。...4.条形图 条形图是一种用矩形表示分组数据的图表，矩形条的长度与其表示的值成比例。可以垂直或水平绘制条形图。垂直条形图有时也称为折线图。图表的一个轴显示要比较的特定类别，另一个轴表示离散值。...异常值可绘制为单个点。箱线图是非参数图：它们显示统计总体样本的变化，而无需对潜在的统计分布进行任何假设。框的不同部分之间的间距表示数据的分散度（扩散）和偏度，并显示异常值。...数据按时间顺序绘制。控制图总是有一条中心线表示平均值，一条上线表示控制上限，一条下线表示控制下限。这些线是根据历史数据确定的。...19.交叉表 交叉表将来自一个或多个来源的数据组合和/或汇总为简明格式，以供分析或报告。交叉表显示两个或多个变量的联合分布，它们通常以矩阵中列联表的形式表示。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
