Seaborn 中的条形图用于显示点估计和置信区间作为矩形条。使用 seaborn.barplot()。使用 capsize 参数为误差线设置上限。假设我们的数据集以 CSV 文件的形式给出：Cricketers2.csv 首先，导入所需的库：import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame：dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv") 使用 capsize 参数为误差线设置上限：sb.barplot(x=dataFrame["Role"], y=dataFrame["Matches"], capsize=.3) 示例 以下是代码：import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot ... 阅读更多

Seaborn 中的 Swarm 图用于绘制具有非重叠点的分类散点图。为此使用 seaborn.swarmplot()。只需将其设置为 x 和 y 坐标之一即可按分类变量分组群集。假设我们的数据集以 CSV 文件的形式给出：Cricketers2.csv 首先，导入所需的库：import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame：dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv") 按分类变量分组群集：sb.swarmplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Age"]) 示例 以下是代码：import ... 阅读更多

Seaborn 中的 Swarm 图用于绘制具有非重叠点的分类散点图。为此使用 seaborn.swarmplot()。假设我们的数据集以 CSV 文件的形式给出：Cricketers2.csv 首先，导入所需的库：import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame：dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv") 使用“Matches”列绘制 Swarm 图：sb.swarmplot(x = dataFrame["Matches"]) 示例 以下是代码：import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 从 CSV 文件加载数据到 ... 阅读更多

Seaborn 中的小提琴图用于绘制箱线图和核密度估计的组合。为此使用 seaborn.violinplot()。使用 inner 参数值为 stick 显示观察结果为线条。假设我们的数据集以 CSV 文件的形式给出：Cricketers.csv 首先，导入所需的库：import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame：dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv") 绘制 Academy 和 Age 的小提琴图。通过传递明确的顺序来控制顺序，即基于“Academy”的排序。观察结果 ... 阅读更多

假设我们的 CSV 文件如下：SalesRecords.csv 我们需要从上面的现有 CSV 文件生成 3 个 Excel 文件。这 3 个 CSV 文件应基于汽车名称，即 BMW.csv、Lexus.csv 和 Jaguar.csv。首先，读取我们的输入 CSV 文件，即 SalesRecord.csv：dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv") 使用 groupby() 基于 Car 列中的汽车名称生成 CSV：for (car), group in dataFrame.groupby(['Car']): group.to_csv(f'{car}.csv', index=False) 示例 以下是代码：import pandas as pd # DataFrame 读取我们的输入 CS 文件 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv") print("输入 CSV 文件 = ", dataFrame) ... 阅读更多

假设我们有一个名为 nums 的数组，我们需要找到一个子数组的最大长度，其中所有元素的乘积为正。我们需要找到具有正积的最大长度子数组。因此，如果输入类似于 nums = [2, -2, -4, 5, -3]，则输出将为 4，因为前四个元素构成一个乘积为正的子数组。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：定义一个函数 util()。这将采用 s、eneg := 0ns := -1, ne := -1for i in range s 到 e，执行if ... 阅读更多

要在 Python 中将 pandas 数据框写入 CSV 文件，请使用 to_csv() 方法。首先，让我们创建一个列表字典：# 列表字典 d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'], 'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22'] } 现在，从上面的列表字典创建 pandas 数据框：dataFrame = pd.DataFrame(d) 我们的输出 CSV 文件将在桌面上生成，因为我们在下面设置了桌面路径：dataFrame.to_csv("C:\Users\amit_\Desktop\sales1.csv\SalesRecords.csv") 示例 以下是代码：import pandas as pd # 列表字典 d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'], 'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', ... 阅读更多

要合并所有 CSV 文件，请使用 GLOB 模块。os.path.join() 方法用于 concat() 中以将 CSV 文件合并在一起。我们可以用来将多个 CSV 文件合并到单个数据框中的一些常用方法如下 - os.path.join() 和 glob 使用 glob 模式合并 CSV 文件 ... 阅读更多

假设我们有一个包含各种整数值的数组和给定长度 k。我们需要从给定长度的数组中找出最大的子数组。如果 subarray1[i] ≠ subarry2[i] 且 subarray1[i] > subarry2[i]，则称一个子数组大于另一个子数组。因此，如果输入类似于 nums = [5, 3, 7, 9]，k = 2，则输出将为 [7, 9]。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：start := nums 的大小 - kmax_element := nums[start]max_index := startwhile start >= 0，执行if nums[start] > max_element 非零，则max_element := nums[start]max_index := startreturn ... 阅读更多

Seaborn中的小提琴图用于绘制箱线图和核密度估计的组合。 seaborn.violinplot() 用于实现此功能。 使用单个列绘制单个小提琴图。 假设我们的数据集以CSV文件的形式给出：Cricketers.csv 首先，导入所需的库： import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 从CSV文件加载数据到Pandas DataFrame： dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv") 使用“Weight (kgs)”列绘制单个水平小提琴图： sb.violinplot(dataFrame['Weight']) 示例 以下是代码： import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # ... 阅读更多