最近在看<Python数据分析>这本书,而自己写代码一直用的是Pycharm,在练习的时候就碰到了plot()绘图不能显示出来的问题.网上翻了一下找到知乎上一篇回答,试了一下好像不行,而且答住提供的“from pylab import *”的方法也不太符合编程规范,最后在Stackoverflow找到了想要的答案,特在此分析一下给大家: 以下是有问题的代码,不能绘图成功: import pandas as pd from numpy import * import matplotlib.pyp…

一.概念介绍 在介绍目录directory与包package的区别之前,先理解一个概念---模块 模块的定义:本质就是以.py结尾的python文件,模块的目的是为了其他程序进行引用. 目录(Dictionary): Dictionary在pycharm中就是一个文件夹,放置资源文件,对应于在进行JavaWeb开发时用于放置css/js文件的目录,或者说在进行物体识别时,用来存储背景图像的文件夹.该文件夹其中并不包含_ _ init.py_ _文件 包(Package): 对于Python pa…

1 例子1 from pandas import read_csv; df = read_csv('H://pythonCode//4.1//1.csv') df 截图 1.1 修改表的内容编码 df = read_csv('D://PA//4.1//1.csv', encoding='UTF-8') 2 去掉重复行 (1)读取一个csv from pandas import read_csv; df = read_csv('H:\\python数据分析基础与实践 VIP教程\\章节4数据处理\…

Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单. Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图.Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果.matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlb.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt…

matplotlib 一.Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 - x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 - x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 - x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值 - 绘图区域(坐标系) axes 实际绘图的区域 - 坐标系标题 title 实际绘图的区域 - 轴标签 xlabel ylabel 实际绘图的区域 包含单条曲线的图 注意:y,x轴的值必须为数字 import n…

Pandas操作 python使用pandas读取csv import pandas as pd #数据筛选 usetTable = pd.read_csv(filename,header = 0) mask = True ^ userTable['ID'].isin(['',''])&..... show = userTable[mask] #例子,包含6105的行 userTable[userTable['])] userTable[userTable['ID'].isin([6105])]…

1.缩进问题 在 pycharm 中点击 enter 自动进行了换行缩进,此时应该注意:比如 if   else  语句,后面跟着打印输出 print 的时候,一定注意是要if语句下的输出还是else语句下的输出,还是 if  else 语句执行结束输出,print的缩进是不同的. 2.if else 问题 一定记得 if else 要写完整,不能忘记了 else,不然程序就会有BUG,虽然按照正常的逻辑是可以得到结果. 3.中,英文问题 最最要命的问题之一,不容易发现,一定小心避免. 4.待后…

pandas中的DataFrame中的空数据处理方法: 方法一:直接删除 1.查看行或列是否有空格(以下的df为DataFrame类型,axis=0,代表列,axis=1代表行,以下的返回值都是行或列索引加上布尔值)• isnull方法 • 查看行:df.isnull().any(axis=1)  • 查看列:df.isnull().any(axis=0)• notnull方法:• 查看行:df.notnull().all(axis=1)• 查看列:df.notnull().all(axis=0…

1 按照空格将一列的内容分为两列 from pandas import Series; from pandas import DataFrame; from pandas import read_csv; #字段的拆分:按照固定的字符 拆分已有的字符串 #函数:splite(sep,n.expand=false) #参数的意思 # ()用于分割的字符串 #()分割为多少咧 #()是否展开为数据框 默认为false df = read_csv("H:\\pythonCode\\4.7\\data.…

1 将手机号码分开为运营商,地区和号码段 from pandas import read_csv; df = read_csv("H:\\pythonCode\\4.6\\data.csv"); #转换成字符数据 方便用slice df['tel'] = df['tel'].astype(str); #字符的抽取:根据已知列数据的开始和结束的位置 抽取新的列 slice(start,stop) #运营商 bands = df[, ); #地区 areas = df[, ); #号码段…