要使用 Seaborn 绘制 Pandas DataFrame 的多个列，我们可以采取以下步骤：使用 Pandas 创建 DataFrame。使用 Seaborn 的 barplot() 方法绘制条形图。将 x 轴标签旋转 45 度角。使用 show() 方法显示图形。示例import pandas import matplotlib.pylab as plt import seaborn as sns import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pandas.DataFrame({"X-Axis": [np.random.randint(10) for i in range(10)], "YAxis": [i for i in range(10)]}) bar_plot = sns.barplot(x='X-Axis', y='Y-Axis', data=df) plt.xticks(rotation=45) plt.show()输出

要在从 pandas 数据框绘图时注释数据点，我们可以采取以下步骤：使用 DataFrame 创建包含 x、y 和索引键的 df。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制数据框序列，kind='scatter'，ax=ax，c='red' 和 marker='x'。要使用索引值注释散点，请迭代数据框。使用 show() 方法显示图形。示例import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import string plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'x': np.random.rand(10), 'y': np.random.rand(10)}, index=list(string.ascii_lowercase[:10])) fig, ax = plt.subplots() df.plot('x', ... 阅读更多

要使用 Pandas 设置 matplotlib 中的 Y 轴，我们可以采取以下步骤：创建一个键为 x 和 y 的字典。使用 Pandas 创建一个数据框。使用 Pandas plot 绘制数据点，ylim(0, 25) 和 xlim(0, 15)。使用 show() 方法显示图形。示例import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True d = dict(    x=np.linspace(0, 10, 10),    y=np.linspace(0, 10, 10)*2 ) df = pd.DataFrame(d) df.plot(kind="bar", ylim=(0, 25), xlim=(0, 15)) plt.show()输出

要在使用 Pandas 和 secondary_y 绘图时去除网格线，我们可以采取以下步骤：使用 DataFrame 创建一个包含键 column1 和 column2 的数据框。使用数据框数据来绘制数据框。要去除网格线，请使用 grid=False。使用 show() 方法显示图形。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = pd.DataFrame({"column1": [4, 6, 7, 1, 8], "column2": [1, 5, 7, 8, 1]}) data.plot(secondary_y=[5], grid=False) plt.show()输出

要更改 Pandas hist 命令中的绘图顺序，我们可以采取以下步骤：使用 Pandas 创建一个数据框。使用数据框绘制直方图。按不同的顺序绘制数据框。使用 show() 方法显示图形。示例from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 1, 1, 3],    'b': [1, 1, 2, 1, 3],    'c': [2, 2, 2, 1, 3], }) df.hist() df[['c']].hist() df[['a']].hist() df[['b']].hist() plt.show()输出

要在 Pandas 中将图例放在绘图外部，我们可以采取以下步骤：创建一个键为 Column1 和 Column2 的字典 d。使用 DataFrame(d) 创建一个数据框。使用样式列表绘制数据框。使用 legend() 将图例放置在图形上。bbox_to_anchor 关键字提供了很大的灵活性，可以手动放置图例。例如，如果您希望图例位于图形的右上角而不是坐标轴的角落，只需指定角落的位置和该位置的坐标系即可。使用 show() 方法显示图形。示例import pandas as pd from ... 阅读更多

使用 Pandas，我们可以创建一个数据框，并可以使用 subplot() 方法创建图形和坐标轴变量。之后，我们可以使用 ax.scatter() 方法获得所需的绘图。步骤创建一个学生数量列表。创建一个学生获得的成绩列表。为了表示每个散点的颜色，我们可以有一个颜色列表。使用 Pandas，我们可以有一个表示数据框坐标轴的列表。使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认 nrows 和 ncols 为 1。使用 plt.xlabel() 方法设置“学生人数”标签。设置“获得的成绩”... 阅读更多

使用 Pandas，我们将创建一个数据框，并使用 axvline 线在创建的坐标轴上设置垂直线。步骤使用 panda，我们可以创建一个数据框。创建数据框将有助于创建帮助。使用 axvline()，添加一条贯穿坐标轴的垂直线，颜色为绿色，linestyle="dashed"。使用 axvline()，添加一条贯穿坐标轴的垂直线，颜色为红色，linestyle="dashed"。使用 plt.show() 显示绘图。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt df = pd.DataFrame(index=pd.date_range("2019-07-01", "2019-07-31")) df["y"] = 1 ax = df.plot() ax.axvline("2019-07-24", color="green", linestyle="dashed") ax.axvline("2019-07-31", color="red", linestyle="dashed") plt.show()输出阅读更多

正则表达式是定义搜索模式的一系列字符。在这个程序中，我们将使用这些正则表达式来过滤有效和无效的电子邮件。我们将定义一个包含不同电子邮件的 Pandas 系列，并检查哪个电子邮件有效。我们还将使用一个名为 re 的 python 库，该库用于正则表达式。算法步骤 1：定义一个包含不同电子邮件 ID 的 Pandas 系列。步骤 2：定义一个用于检查电子邮件有效性的正则表达式。步骤 3：使用 re 库中的 re.search() 函数检查电子邮件的有效性。示例代码import pandas as pd import re ... 阅读更多

在这个程序中，我们将把像“24 August 2020”这样的日期字符串转换为 2020-08-24 00:00:00。我们将使用 pandas 库中的 to_datetime() 函数来解决此任务。算法步骤 1：定义一个包含日期字符串的 Pandas 系列。步骤 2：使用 to_datetime 格式() 将这些日期字符串转换为日期时间格式。步骤 3：打印结果。示例代码import pandas as pd series = pd.Series(["24 August 2020", "25 December 2020 20:05"]) print("Series: ", series) datetime = pd.to_datetime(series) print("DateTime Format: ", datetime)输出Series: 0            24 August 2020 1    25 December 2020 20:05 dtype: object DateTime Format: 0   2020-08-24 00:00:00 1   2020-12-25 20:05:00 dtype: datetime64[ns]