我有一个名为“数据”的熊猫数据,数据与下表相似。我想在蟒蛇里把它们画成条形图。
Name X Y Z Activity
AAA1 0.0 0.0 2.0 Low
AAA2 0.0 2.0 6.0 Medium
AAA3 1.0 2.0 3.0 High
AAA4 2.0 1.0 4.0 High
我试过的是,有点颜色和风格,
sns.set(style="white", context="talk", palette="husl")
data.plot.bar(x='Name', widt
在尝试调试groupby函数应用程序时,我使用一个虚拟函数来为每个组“查看传递给函数的内容”的。当然,我在玩游戏:
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0) # so we can all play along at home
categories = list('abc')
categories = categories * 4
data_1 = np.random.randn(len(categories))
data_2 = np.random.randn(len(categories))
df
我有一个由3列组成的dataframe,我想绘制3列的交叉表结果。
到目前为止,我能够绘制分组2列的条形图。不使用流光的jupyter笔记本电脑
当我尝试使用streamlit时,它会显示以下错误:
TypeError: add_trace() missing 1 required positional argument: 'trace'
那么我的代码中的错误在哪里??
代码:
import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as g
我想在‘location’列下绘制每个组的分布图-location下A、B和C的var1图。当我尝试下面的代码时,它给出了一个单一的分布图。我希望每一组都有单独的地块。任何建议都将受到高度赞赏。
数据帧(file.csv):
location var1 var2
A 122 105
A 126 100
A 137 107
B 145 110
B 153 108
B 138 102
C 129 115
C 130 98
C 149 10
我在Pandas DataFrame中按两列分组,然后计算每个组的大小。然后,将对此分组DataFrame进行过滤,并在条形图中绘制数据。
我遇到的问题是,如果一个组有一个零计数,那么它不会显示在DataFrame中,因此不会出现在图中。所以,这个图在x轴上缺少了类别,而我更希望它们包括一个类别,即使没有显示条(即将类别表示为零,从而使该图更能代表整个数据)。
# Import the required packages.
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Set the appea
我有一个数据集
Column1 Column2 Column3 ....
2020/05/02 She heard the gurgling water (not relevant)
2020/05/02 The water felt delightful
2020/05/03 Another instant and I shall never again see the sun, this water, that gorge!
2020/05/04 Fire would have b
有一个包含Date、Type、Price和Location列的数据帧。有必要为每种类型构建价格对日期的依赖关系图(每个-在单独的图片上)-完成后,我得到了10个图: import pandas as pd
dat = pd.read_csv('ap-northeast-1.csv', parse_dates = True, names=['Date','Type','OS', 'Location', 'Price'])
da = dat[dat.OS == 'Windows']
d
我正在使用Jupyter笔记本中的绘制直方图,如下所示:
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
df = pd.read_csv('CTG.csv', sep=',')
sns.distplot(df['LBE'])
我有一个列数组,其中包含我想要绘制直方图的值,并且我尝试为每个列绘制一个直方图:
c
我要做的是将这段SQL代码复制到Python中: select column_1, column_2, column_3,
sum(column_4) as sum_column_4, sum(column_5) as sum_column_5
from df
group by 1,2,3; 换句话说,我需要制作这个数据框架: column_1 column_2 colunn_3 column_4 column_5
AA BB CC 5 3
AA BB CC
给出一个示例数据,如下所示:
Time Type
2019-12-09 04:50 Exists
2019-12-08 01:20 Does Not Exist
2019-12-08 03:32 Exists
2019-12-07 01:15 APPLES
2019-12-05 04:13 Does Not Exist
我想要累计计算“存在”和“不存在”的次数,而不是“苹果”的出现,并绘制这两个值与时间的对比图。我已经创建了这些事件,如下所示,但时间并不是按升序排列的。
如何将时间更改为升序,然后在散点线图中只绘制“存在”和“不存在”?
谢谢。
import