Python数据分析实战-奶牛放养率和牧草生长速率

Pandas数据可视化指南:从零玩转plot()函数(十一) 图表类型核心作用数学基础折线图趋势分析线性插值柱状图分类对比高度映射散点图相关性分析协方差箱线图分布诊断四分位数面积图累积分析积分原理饼图构成展示比例角度。 阅读详情

原创作者:牵引小哥

微信公众号:牵引小哥讲Python

注:转载或复制请注明出处——牵引小哥

本期小哥以奶牛放养率和牧草生长速率数据集为例,手把手教学如何使用Python进行数据分析。该数据集主要包含高、中、低奶牛放养率下的牧草生长率统计,分别存储在三个Excel表格中。

本次分析中,主要涉及以下内容:

•Pandas读取多个Excel文件,并合并数据(数据读取)•选择有用数据,删除多余的列,填充空值(数据清洗)•使用Matplotlib进行数据可视化(可视化)

第一次录制,略有不足,还请见谅!后期小哥会不断改进!

文末福利

各位猿们,还在为记不住API发愁吗,哈哈哈,最近发现了国外大师整理了一份Python代码速查表和Pycharm快捷键sheet,火爆国外,这里分享给大家。

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Pandas绘制DataFrame散点图的scatter方法 通过以上的示例代码和解释,我们学会了如何使用Pandas的plot.scatter方法绘制DataFrame数据的散点图,并进行一些常见的定制操作。总结起来,Pandas的plot.scatter方法是一个简单易用的绘图工具,能够快速展示数据中两个变量之间的关系。在上述代码中,我们指定了要绘制的DataFrame对象(df),并通过x和y参数指定了要在散点图中使用的列。运行上述代码后,我们可以看到一个带有红色散点的散点图,x轴表示’x’列的值,y轴表示’y’列的值,散点的颜色为红色,大小为50。 阅读详情

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具体来说,在使用matplotlib绘图时,我们通常会使用plt.show()函数将图形显示出来。这段代码案例中对于iris对象调用plot绘图函数且在函数的内部没有指定kind的图形样式,那plot()理论上应该就为折现图,但是,函数中有指定参数sytle ='k.' 意思为用黑的的点来填充,命令可以在Notebook中直接显示图形输出,并嵌入到Notebook中,而不是另外打开新的窗口或其他程序。. 使用matplotlib库中的pyplot子库,可以绘制许多类型的图形,函数即可绘制出符合需求的图形。

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Wang_AI
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