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绘制两个不同数据帧中变量的平均值,并将其绘制在同一图形中

可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建两个不同的数据帧(DataFrame)并填充数据:
代码语言:txt
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df1 = pd.DataFrame({'Variable': [1, 2, 3, 4, 5], 'Value': [10, 20, 30, 40, 50]})
df2 = pd.DataFrame({'Variable': [1, 2, 3, 4, 5], 'Value': [15, 25, 35, 45, 55]})
  1. 计算两个数据帧中变量的平均值:
代码语言:txt
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mean1 = df1['Value'].mean()
mean2 = df2['Value'].mean()
  1. 绘制图形:
代码语言:txt
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plt.plot(df1['Variable'], df1['Value'], label='DataFrame 1')
plt.plot(df2['Variable'], df2['Value'], label='DataFrame 2')
plt.axhline(mean1, color='r', linestyle='--', label='Mean 1')
plt.axhline(mean2, color='g', linestyle='--', label='Mean 2')
plt.xlabel('Variable')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Average Values of Variables')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中,我们创建了两个数据帧df1和df2,每个数据帧包含了一个变量(Variable)和对应的值(Value)。然后,我们计算了每个数据帧中值的平均值mean1和mean2。最后,我们使用matplotlib库绘制了两个数据帧的变量值,并在图形中添加了平均值的水平线。

这个例子展示了如何绘制两个不同数据帧中变量的平均值,并将其绘制在同一图形中。对于更复杂的数据分析和可视化需求,可以使用更多的库和技术来实现。

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