要创建时间序列图，请使用 lineplot()。首先，导入所需的库 - 导入 seaborn 作为 sb 导入 pandas 作为 pd 导入 matplotlib.pyplot 作为 plt 创建一个 DataFrame，其中一列为日期，即“Date_of_Purchase” - dataFrame = pd.DataFrame({'Date_of_Purchase': ['2018-07-25', '2018-10-25', '2019-01-25', '2019-05-25', '2019-08-25', '2020-09-25', '2021-03-25'], 'Units Sold': [98, 77, 45, 70, 70, 87, 66] })使用 lineplot() 绘制时间序列 - sb.lineplot(x="Date_of_Purchase", y="Units Sold", data=dataFrame) 示例以下为代码 - 导入 seaborn 作为 sb 导入 pandas 作为 pd 导入 matplotlib.pyplot 作为 plt # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame({'Date_of_Purchase': ['2018-07-25', '2018-10-25', '2019-01-25', '2019-05-25', '2019-08-25', '2020-09-25', '2021-03-25'], 'Units Sold': [98, 77, ... 阅读更多

要计算列中 NaN 的出现次数，请使用 isna()。使用 sum() 添加值并找到计数。首先，让我们导入具有各自别名的所需库 - 导入 pandas 作为 pd 导入 numpy 作为 np 创建一个 DataFrame。我们在“Units_Sold”列中使用 Numpy np.inf 设置了 NaN 值 - dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000], "Units_Sold": [ 100, np.NaN, 150, np.NaN, 200, np.NaN] })从列“Units_Sold”中计算 NaN 值 - dataFrame["Units_Sold"].isna().sum() 示例以下为代码 - 导入 pandas ... 阅读更多

要合并 Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数。一对一关系通过在 merge() 函数的“validate”参数下设置来在两个 DataFrame 上实现，即 - validate = “one-to-one” 或 validate = “1:1” 一对多关系检查合并键在左数据集和右数据集中是否唯一。首先，让我们创建我们的第一个 DataFrame - dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } )现在，让我们创建我们的第二个 DataFrame - dataFrame2 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', ... 阅读更多

使用 fillna() 方法的“method”参数。对于前向填充，请使用值“ffill”，如下所示 - fillna(method='ffill') 假设以下是我们在 Microsoft Excel 中打开的包含一些 NaN 值的 CSV 文件 - 首先，导入所需的库 - 导入 pandas 作为 pd 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame 中 - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv")示例以下为完整代码 - 导入 pandas 作为 pd # 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame 中 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv") print("DataFrame...", dataFrame) # 向前传播非空值 res = dataFrame.fillna(method='ffill') print("向前填充后的 DataFrame...", res)输出这将生成... 阅读更多

时间序列分析显示的向下模式是我们所说的下降趋势。假设以下是我们的数据集，即 SalesRecords2.csv 首先，导入所需的库 - 导入 pandas 作为 pd 导入 matplotlib.pyplot 作为 plt 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame 中 - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords2.csv") 将列转换为日期时间对象 - dataFrame['Sold_On'] = pd.to_datetime(dataFrame['Sold_On']) 创建下降趋势图 - dataFrame.plot() 示例以下为代码 - 导入 pandas 作为 pd 导入 matplotlib.pyplot 作为 plt # 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame 中 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords2.csv") print("读取 CSV 文件...", dataFrame) # 将列转换为日期时间对象 dataFrame['Sold_On'] = ... 阅读更多

时间序列分析显示的向上模式是我们所说的上升趋势。假设以下是我们的数据集，即 SalesRecords.csv 首先，导入所需的库 - 导入 pandas 作为 pd 导入 matplotlib.pyplot 作为 plt 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame 中 - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv") 将列转换为日期时间对象 - dataFrame['Date_of_Purchase'] = pd.to_datetime(dataFrame['Date_of_Purchase']) 创建上升趋势图 - dataFrame.plot() 示例以下为代码 - 导入 pandas 作为 pd 导入 matplotlib.pyplot 作为 plt # 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame 中 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv") print("读取 CSV 文件...", dataFrame) # 将列转换为日期时间对象 dataFrame['Date_of_Purchase'] = pd.to_datetime(dataFrame['Date_of_Purchase']) ... 阅读更多

使用 pdpipe 库的 ValDrop() 方法从已创建的 Pandas DataFrame 中删除一行。首先，导入具有各自别名的所需 pdpipe 和 pandas 库 - 导入 pdpipe 作为 pdp 导入 pandas 作为 pd 让我们创建一个 DataFrame。这里，我们有两列 - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } )现在，使用 valdDrop() 方法删除一行 - dataFrame = pdp.ValDrop(['Jaguar'], 'Car').apply(dataFrame) 示例以下为完整代码 - 导入 pdpipe 作为 pdp 导入 pandas 作为 pd # 函数 ... 阅读更多

我们将使用 plot() 为 Pandas DataFrame 绘制折线图。首先，导入所需的库 - 导入 pandas 作为 pd 导入 matplotlib.pyplot 作为 plt 创建一个 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Reg_Price": [2000, 2500, 2800, 3000, 3200, 3500], "Units": [100, 120, 150, 170, 180, 200] } )使用两列绘制折线图 - plt.plot(dataFrame["Reg_Price"], dataFrame["Units"])示例以下为代码 - 导入 pandas 作为 pd 导入 matplotlib.pyplot 作为 plt # 使用 2 列创建一个 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', ... 阅读更多

要绘制饼图，请使用 plot.pie()。饼图是列中数值数据的比例表示。导入所需的库 -import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt创建 DataFrame -dataFrame = pd.DataFrame({ "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000] })为“注册价格”列绘制饼图，并使用“汽车”列作为标签 -plt.pie(dataFrame["Reg_Price"], labels = dataFrame["Car"])示例以下为代码 -import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据框 dataFrame = pd.DataFrame({    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, ... 阅读更多

直方图是数据分布的表示形式。要绘制直方图，请使用 hist() 方法。首先，导入这两个库 -import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt创建包含 2 列的 DataFrame -dataFrame = pd.DataFrame({    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000] })为“注册价格”列绘制直方图 -plt.hist(dataFrame["Reg_Price"])示例以下为代码 -import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据框 dataFrame = pd.DataFrame({    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000] }) # 绘制 ... 阅读更多