要将 swarm 图绘制在箱线图顶部，首先，设置 boxplot()，然后使用相同的 x 和 y 值设置 swarmplot()。Seaborn 中的箱线图用于绘制箱线图，以显示关于类别的分布。为此使用 seaborn.boxplot()。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 - Cricketers.csv 首先，导入所需的库 - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 加载数据… 阅读更多

使用 interpolate() 方法填充 NaN 值。假设以下是在 Microsoft Excel 中打开的包含一些 NaN 值的 CSV 文件 - 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv") 使用 interpolate() 填充 NaN 值 - dataFrame.interpolate() 示例以下代码 - import pandas as pd # 将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv") print("DataFrame...", dataFrame) # 使用 interpolate() 填充 NaN 值 res = dataFrame.interpolate() print("插值后的 DataFrame...", res) 输出这将产生以下输出 - DataFrame... Car Reg_Price Units 0 BMW ... 阅读更多

使用 fillna() 方法的“method”参数。对于反向填充，使用值“bfill”，如下所示 - fillna(method='bfill') 假设以下是在 Microsoft Excel 中打开的包含一些 NaN 值的 CSV 文件 - 首先，导入所需的库 - import pandas as pd 将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv") 示例以下代码 - import pandas as pd # 将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv") print("DataFrame...", dataFrame) # 反向传播非空值 res = dataFrame.fillna(method='bfill') print("反向填充后的 DataFrame...", res) 输出这将产生… 阅读更多

对于包含所有列的分组水平条形图，使用 barh() 创建条形图，并且不要设置 a 和 y 值。首先，导入所需的库 - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 创建一个包含 3 列的 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['Bentley', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000], }) 绘制包含所有列的分组水平条形图 - dataFrame.plot.barh(title='汽车规格', color=("blue", "orange")) 示例以下是完整的代码 - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建 DataFrame dataFrame = ... 阅读更多

Seaborn 中的线图用于绘制线图，可以进行多种语义分组。为此使用 seaborn.lineplot()。要使用整个数据集绘制线图，只需使用 lineplot() 并设置其中的完整数据集，无需提及 x 和 y 值。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 将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv") 绘制包含整个数据集的线图 - sb.lineplot(data=dataFrame) 示例以下是代码 - import ... 阅读更多

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 facecolor、linewidth 和 edgecolor 参数设置条形样式。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 将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv") 设计条形图 - sb.barplot(x=dataFrame["Role"], y=dataFrame["Matches"], facecolor=(1, 1, 0, 0), linewidth=4, edgecolor=sb.color_palette("dark", 2)) 示例以下是代码 - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as ... 阅读更多

我们可以设置条件并获取 DataFrame 行。可以使用逻辑运算符甚至关系运算符来设置这些条件。首先，导入所需的 pandas 库 - import pandas as pd 让我们创建一个 DataFrame 并读取我们的 CSV 文件 - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv") 获取注册价格低于 1000 的 DataFrame 行。我们为此使用关系运算符 - dataFrame[dataFrame.Reg_Price < 1000] 示例以下是代码 - import pandas as pd # 读取 csv 文件 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv") print("DataFrame...", dataFrame) # 统计 DataFrame 中的行数和列数 print("DataFrame 中的行数和列数 = ", dataFrame.shape) ... 阅读更多

要重命名 DataFrame 的列，请使用 rename() 方法。在 rename() 方法的“columns”参数下设置要重命名的列名。例如，将“Car”列更改为“Car Name” - dataFrame.rename(columns={'Car': 'Car Name'}, inplace=False) 首先，读取 CSV 并创建一个 DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv") 现在，重命名列名。在这里，我们正在重命名列“Car”、“Date_of_Purchase”和“Reg_Price” - dataFrame = dataFrame.rename(columns={'Car': 'Car Name', 'Date_of_Purchase': 'Sold On', 'Reg_Price' : 'Booking Price'}, inplace=False) 示例以下是代码 import pandas as pd # 读取 csv 文件 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv") print("DataFrame...", dataFrame) # 统计… 阅读更多

要删除缺失值，即 NaN 值，请使用 dropna() 方法。首先，让我们导入所需的库 - import pandas as pd 读取 CSV 并创建一个 DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv") 使用 dropna() 删除缺失值。使用 dropna() 后，NaN 将显示为缺失值 - dataFrame.dropna() 示例以下是完整的代码 import pandas as pd # 读取 csv 文件 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv") print("包含一些 NaN（缺失）值的 DataFrame...", dataFrame) # 统计 DataFrame 中的行数和列数 print("DataFrame 中的行数和列数 = ", dataFrame.shape) # 删除… 阅读更多

要查找 DataFrame 的统计摘要，请使用 describe() 方法。首先，我们已经使用别名导入了以下 pandas 库：import pandas as pd 以下是我们的 CSV 文件，我们正在创建一个 Pandas DataFrame：dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv") 现在，获取 Pandas DataFrame 的统计摘要：dataFrame.describe() 示例以下是完整代码：import pandas as pd # 读取 csv 文件 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv") print("DataFrame...", dataFrame) # 统计 DataFrame 中的行数和列数 print("DataFrame 中的行数和列数 = ", dataFrame.shape) # DataFrame 摘要 print("获取统计摘要 ... 阅读更多