matplotlib中的自相关计算与其他库(如pandas.tools.plotting、sm.graphics.tsa.plot_acf等)有何不同?
从下面的代码中我们可以注意到,这两个库返回的自相关值不同,比如matplotlib返回所有大于零的自相关值,pandas.tools.plotting返回一些-ve自相关值(除了置信区间,负x轴)。
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
from pandas.tools.plotting import autocorr
目前正在尝试使用面向对象接口的matplotlib。我仍然是这个工具的新手。
这是我想要使用matplotlib创建的图形(使用excel)的最终结果。
我已经将表加载到数据帧中,如下所示。
下面是我写的代码。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
loaddf = pd.read_excel("C:\\SampleRevenue.xlsx")
#to get the row on number of tickets
count = loaddf.iloc
我创建了一个带有一些随机值的简单熊猫数据,并创建了一个类似于这样的DatetimeIndex:
import pandas as pd
from numpy.random import randint
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
# create a random dataframe with datetimeindex
dateRange = pd.date_range('1/1/2011', '3/30/2011', freq='D')
randomInts =
大家好,我试着处理这组有两列的数据,一个是名字,另一个是每个名字的出生人数。我想要做的是导入一个csv文件,在它上执行一些基本的功能,比如找到婴儿的名字和最大的出生数,然后用条形图来绘制数据。但是,当我为dataframe有一个索引值时,条形图打印的是x轴而不是名称。所以我删除了索引,现在我得到了各种各样的错误。下面是我的代码,首先是带有索引的代码,然后是没有索引的代码。提前谢谢。这真是快把我逼疯了
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pdb
import matplotlib as p
import os
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