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「数据分析」02数据源的导入与matplotlib模块的使用

「数据分析」02数据源的导入与matplotlib模块的使用

作者: 林拂晓 | 来源:发表于2020-01-22 19:59 被阅读0次

    1.数据导入

    在python数据分析中,可以使用pandas模块导入数据。

    使用前提:

    import pandas

    (1)csv数据导入

    csvdata=pandas.read_csv("G:/DA/product.csv",engine="python")

    ps:csv数据排序by="列名"

    csvdata.sort_values(by="price")

    【注】①engine的参数有三个:'c','python','python_fwf';

    ②导入报错解决方法:

    >加上参数engine='python'

    >加上参数encoding='utf-8'encoding='gb2312'

    >先打开再读取:

    df=open("G:/DA/product.csv","r")

    data=pda.read_csv(df)

    (2)excel数据导入

    exldata=pandas.read_excel("G:/DA/product.xls")

    (3)mysql数据读取

    import pymysql

    conn=pymysql.connect(host="localhost",user="root",passwd="123456",db="jingdong")

    sql="select * from product"

    dbdata=pandas.read_sql(sql,conn)

    (4)导入html数据(直接从html网页中加载对应的table表格的数据,需要安装html5lib模块和beautifulsoup4模块)

    htmldata=pandas.read_html("G:/DA/product.html")

    (5)从网站读取表格

    webdata=pandas.read_html("https://book.douban.com/")

    (6)导入文本数据

    txtdata=pandas.read_table("G:/DA/product.txt")

    2.matplotlib模块的使用

    使用前提:

    import matplotlib.pylab as py

    import numpy as npy

    (1)折线图/散点图:plot(x轴数据,y轴数据,展现形式<图形、颜色、线条形式>)

    ①折线图

    x=[2,5,8,9,16]

    y=[1,5,6,8,20]

    py.plot(x,y)

    py.show()

    ②散点图

    x=[2,5,8,9,16]

    y=[1,5,6,8,20]

    py.plot(x,y,’o’)

    ③表头、x轴、y轴

    py.title("show")

    py.xlabel("x轴")

    py.ylabel("y轴")

    ④x轴范围、y轴范围

    py.xlim(0,20)

    py.ylim(0,25)

    ⑤多组数据

    x=[2,5,8,9,16]

    y=[1,5,6,8,20]

    py.plot(x,y)

    x1=[1,5,12,20]

    y1=[5,2,15,8]

    py.plot(x1,y1)

    py.show()

    ⑥颜色

    >>>py.plot(x,y,'og')

    ps:

    c-cyan-青色

    r-red-红色

    m-magente-品红

    g-green-绿色

    b-blue-蓝色

    y-yelow-黄色

    k-black-黑色

    w-white-白色

    ⑦线条形式

    >>>py.plot(x,y,'-.')

    ps:

    -直线

    --虚线

    -. -.形式

    :细小虚线

    ⑧点的形式

    >>>py.plot(x,y,'*')

    ps:

    s-方形

    h-六角形

    H-六角形

    *-*形

    +-+形

    x-x形

    d-菱形

    D-菱形

    p-五角形

    (2)直方图hist(某个数据出现的频数)

    data=npy.random.normal(10.0,1.0,10000)

    py.hist(data)

    py.show()

    ps:

    data=npy.random.normal(10.0,1.0,10000)

    style=npy.arange(1,16,2)

    py.hist(data,style,histtype='stepfilled')

    py.show()

    【注】①style加上格式,histtype=‘stepfilled’取消格式;

    ②随机数生成,整数型random_integers(min,max,number)

    import numpy as npy

    ran1=npy.random.random_integers(1,20,10)

    ③随机生成正态分布的随机数random.normal(mean,方差,number)

    ran2=npy.random.normal(5,0.9,10)

    (3)绘制子图subplot(行,列,当前区域)

    py.subplot(2,2,1)

    x1=[1,2,3,4,5]

    y1=[6,7,2,12,5]

    py.plot(x1,y1)

    py.subplot(2,2,2)

    x2=[6,7,8,9,12]

    y2=[0,9,3,15,16]

    py.plot(x2,y2)

    py.subplot(2,1,2)

    x3=[3,5,9,12,16]

    y3=[2,5,6,14,7]

    py.plot(x3,y3)

    py.show()

    subplot子图绘制效果图

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