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  • 但是,通常您想添加标签,这涉及了解Matplotlib语法的复杂性。幸运的是,有一种方法可以完全使用Pandas来做到这一点。让我们从导入所需的库开始:    接下来,我们将创建一个测试数据框,其中包含一列名称...

      Pandas绘制方法提供了一种绘制Pandas对象的简便方法。但是,通常您想添加轴标签,这涉及了解Matplotlib语法的复杂性。幸运的是,有一种方法可以完全使用Pandas来做到这一点。让我们从导入所需的库开始:

      

    如何将Pandas轴标签添加到绘图中

     

      接下来,我们将创建一个测试数据框,其中包含一列名称和相应的测试分数:

      

    如何将Pandas轴标签添加到绘图中

     

      使用pandas方法绘制此数据帧很简单。我们可以使用该DataFrame.plot.bar()方法在两行中生成条形图。

      

    如何将Pandas轴标签添加到绘图中

     

      这给了我们即时的结果,但是要解释这个图并不容易,因为我们看不到哪个分数属于哪个名字。如果你仔细观察,你可能会注意到当前x轴标签0,1和2。这些实际上与数据帧索引相对应。通过使用set_index()方法将数据框的索引设置为我们的名称,我们可以轻松生成轴标签并改善图。我们将使用drop=True它将删除列,inplace=True而不必将变量分配回自身或新的变量名称。

      

    如何将Pandas轴标签添加到绘图中

     

      现在,让我们再次绘图并查看结果:

      

    如何将Pandas轴标签添加到绘图中

     

      立刻,我们的绘图看起来更好,并且清楚地传达了数据!

     

    摘自:https://www.aaa-cg.com.cn/data/2756.html

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  • pandas绘图显示值标签Pandas plotting methods provide an easy way to plot pandas objects. Often though, you’d like to add axis labels, which involves understanding the intricacies of Matplotlib syntax....

    pandas绘图显示值标签

    Pandas plotting methods provide an easy way to plot pandas objects. Often though, you’d like to add axis labels, which involves understanding the intricacies of Matplotlib syntax. Thankfully, there’s a way to do this entirely using pandas.

    熊猫绘制方法提供了一种绘制熊猫对象的简便方法。 但是,通常您想添加轴标签,这涉及了解Matplotlib语法的复杂性。 幸运的是,有一种方法可以完全使用熊猫来做到这一点。

    Let’s start by importing the required libraries:

    首先导入所需的库:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    

    Next, we’ll create a test dataframe, with a column of names and corresponding test scores:

    接下来,我们将创建一个测试数据框,其中包含一列名称和相应的测试分数:

    name 名称 score 得分
    0 0 Joe42 42
    1 1个 Sally 莎莉 37 37
    2 2 Ananya 阿南亚 98 98

    Plotting this dataframe is simple with the pandas methods. We can just use the DataFrame.plot.bar() method to produce a bar plot in two lines.

    使用pandas方法绘制此数据框很简单。 我们可以仅使用DataFrame.plot.bar()方法在两行中生成条形图。

    df.plot.bar()
    plt.show()
    
    df.plot.bar()
    plt.show()
    
    

    using_set_index_to_provide_axis_labels_5_0

    This gives us instant results, but it’s not easy to interpret this plot, because we can’t see which scores belong to which name. If you look closely, you might notice the currently x-axis labels are 0, 1, and 2. These actually correspond with the dataframe index.

    这给了我们即时的结果,但是要解释这个图并不容易,因为我们看不到哪个分数属于哪个名字。 如果你仔细观察,你可能会注意到当前x轴标签是01 ,和2 。 这些实际上与数据帧索引相对应。

    By setting the index of the dataframe to our names using the set_index() method, we can easily produce axis labels and improve our plot. We’ll use drop=True which will remove the column, and inplace=True instead of having to assign the variable back to itself or to a new variable name.

    通过使用set_index()方法将数据set_index()的索引设置为我们的名称,我们可以轻松生成轴标签并改善图。 我们将使用drop=True删除列,并使用inplace=True而不是将变量分配回自身或新的变量名称。

    score 得分
    name 名称
    Joe33 33
    Sally 莎莉 95 95
    Ananya 阿南亚 36 36

    Now, let’s plot again and see our results:

    现在,让我们再次绘图并查看结果:

    df.plot.bar()
    plt.show()
    
    df.plot.bar()
    plt.show()
    
    

    using_set_index_to_provide_axis_labels_9_0

    Instantly, our plot is better looking, and clearly communicates the data!

    立刻,我们的绘图看起来更好,并且清楚地传达了数据!

    翻译自: https://www.pybloggers.com/2017/12/adding-axis-labels-to-plots-with-pandas/

    pandas绘图显示值标签

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  • pandas添加一行一列汇总,并自定义列名和行标签1 实际需求2 一步到位3 数据与实战 手动反爬虫:原博地址 https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/114819165 知识梳理不易,请尊重劳动成果,文章仅发布在...

    pandas添加一行一列汇总,并自定义列名和行标签


    手动反爬虫: 原博地址 https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/114819165

     知识梳理不易,请尊重劳动成果,文章仅发布在CSDN网站上,在其他网站看到该博文均属于未经作者授权的恶意爬取信息
    

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    1 实际需求

    在处理数据的时候发现:往往要对一行或者一列的数据进行汇总,这时候就有了按行求和或者按列求和的需要,同时也要定义一下行名(标签名)和列名,结果如下图
    在这里插入图片描述

    2 一步到位

    这里介绍的方式不需要什么循环,也不需要什么concat的操作的,一行简简单单地代码

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  • pandas添加自增列的两种方式

    千次阅读 2020-04-07 16:05:41
    有时候我们需要添加一列自动增加数字的列,可以用下面两种方法: 第一种 >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame([{'name':'apple', 'count':4},\ {'name':'orange', 'count':2}]) >...

    有时候我们需要添加一列自动增加数字的列,可以用下面两种方法:

    • 第一种
    >>> import pandas as pd
    >>> df = pd.DataFrame([{'name':'apple', 'count':4},\
                           {'name':'orange', 'count':2}])
    >>> df = df.reset_index()
    >>> df.columns.values[0] = 'New_ID'
    >>> df['New_ID'] = df.index + 880
    >>> df
       New_ID    name  count  New_ID
    0       0   apple      4     880
    1       1  orange      2     881
    
    • 第二种
    >>> import pandas as pd
    >>> df = pd.DataFrame([{'name':'apple', 'count':4},\
                           {'name':'orange', 'count':2}])
    >>> df.insert(0, 'New_ID', range(880, 880 + len(df)))
    >>> df
       New_ID    name  count
    0     880   apple      4
    1     881  orange      2
    

    参考:https://stackoverflow.com/questions/38862293/how-to-add-incremental-numbers-to-a-new-column-using-pandas/38862389

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  • pandas

    2019-09-27 15:01:49
    pandas 常用数据类型 Series 一维,带标签数组 DataFrame 二维,Series容器,DateFrame的每一行每一列都是一个Series 创建Series 左边的一列为索引,右边的为数据 手动添加索引 使用字典创建Series dtype为...
  • Pandas

    2019-07-03 19:56:15
    Pandas介绍 Python长期以来一直非常适合数据整理和准备,但对于数据分析和建模则不那么重要。pandas有助于填补这一空白,使您能够在Python中执行整个数据分析工作流程,而无需切换到更像域的特定语言,如R. pandas...
  • pandas设置index索引的标签

    千次阅读 2020-10-16 18:15:42
    import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame columns = ['a1','a2','a3','a4'] index = ['b1','b2','b3'] data = np.random.randint(0,100,...添加index索引标签名 一共有三种方法,nam
  • 首先创建一个csv文件,创建方式为新建一个文本文档,然后将这个文本文档重命名为test.csv 再用Excel打开,添加内容 内容如下: 先来添加列 data = [‘a’,’b’,’...由于我们的列标签是中文,所以是encoding=‘gbk’
  • import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv') print(df) ''' 打印: userId score age 0 1 45 18 1 2 65 19 2 3 58 17 3 4 92 16 4 5 78 18 ''' ''' df.loc[] 通过标签索引获取数据 df.iloc[] 通过位置索引...
  • 一开始如果是xlsx文档就给它保存成csv文档,并在上面添加列名,在pandas里面也可以添加,不过感觉比直接添加还要麻烦,在这里小区的名字是local sort_value函数 ## 参数 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ...
  • pandas重索引和改变标签

    千次阅读 2018-02-02 15:43:27
    index:array-like,可选(可以按顺序指定或as关键字)新标签/索引符合。优选地,Index对象用于避免重复数据 fill_value:scalar,default np.NaN缺失值使用的值。默认为NaN,但可以是任何“兼容”值 ...
  • Pandas 秘籍

    万次阅读 2017-01-31 10:16:36
    Pandas 秘籍 原文:Pandas Cookbook 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第一章import pandas as pd pd.set_option('display.mpl_style', 'default') # 使图表漂亮一些 figsize(15, 5)1.1 从 CSV 文件中读取...
  • Pandas概论

    2020-11-16 23:38:59
    作者|Billy Fetzner ...由于Pandas的流行,它有自己的传统缩写,所以无论何时将Pandas导入python,请使用以下命名: import pandas as pd Pandas包的主要用途是数据框 Pandas API将Pandas数据帧定义为: 二维、大小
  • 我们要对Series和DataFrame的列标签进行修改,通常是使用rename函数,还有一种方法就是使用暴力修改法,下面分别针对两种方法进行代码演示以及进行说明。 首先我们先载入pandas库并且生成一个Series以及一个...
  • pandas入门

    2019-01-08 18:02:27
    Pandas 简介 下载 Pandas Pandas 版本 Pandas 文档 为何要使用 Pandas? 创建 Pandas Series 访问和删除 Pandas Series 中的元素 对 Pandas Series 执行算术运算 创建 Pandas DataFrame 使用Pandas Series ...
  • 有的时候,我们希望在每一次循环结束时将这一次循环得到的数据添加到同一个DataFrame对象当中,这时候就会用到append方法。 首先,创建一个空的DataFrame对象 import pandas as pd data = pd.DataFrame(None,...
  • 如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的,没有数值标签,而 Pandas 就是字典形式。Pandas是基于Numpy构建的,让Numpy为中心的应用变得更加简单。 要使用pandas,首先需要了解他主要两个...
  • pandas学习笔记

    2021-08-01 19:51:11
    pandas中一维向量是带标签的。 可以通过给定列表设置标签,如果不设置标签则默认索引从0开始作为标签。 import pandas as pd t1 = np.Series([1, 3, 5], index = [1, 2, 3]) print(t1) 也可以通过字典初始化pandas ...
  • 使用pandas之前要导入包: import numpy as np import pandas as pd import random #其中有用到random函数,所以导入 一、dataframe创建 pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=...
  • 使用Pandas

    2019-11-07 11:54:14
    Pandas常用于处理带行列标签的矩阵数据、与 SQL 或 Excel 表类似的表格数据,应用于金融、统计、社会科学、工程等领域里的数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表等工作。 数据类型:Pandas 不改变原始...
  • Pandas之:Pandas简洁教程

    千次阅读 2021-06-05 19:11:25
    pandas是建立在Python编程语言之上的一种快速,强大,灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具,它含有使数据清洗和分析⼯作变得更快更简单的数据结构和操作⼯具。pandas经常和其它⼯具⼀同使⽤,如数值计算⼯具...

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pandas添加标签