locpython函数 python中iloc和loc函数区别

python两个函数图像怎么分开画

1、plt.legendplt.legend(loc=0)#显示图例的位置。

2、plt.figureplt.figure(figsize=(14，6)，dpi=80)#设置绘图区域的大小和像素。

3、plt.xticksplt.xticks(new_year)#设置x轴的刻度线为new_year，new_year可以为数组。

4、plt.xlabelplt.xlabel('year')#x轴标签。

5、plt.plotplt.plot(number，color='blue'，label="actualvalue")#将实际值的折线设置为蓝色。

6、两个图分开fig，axes=plt.subplots(2，1，sharex=True，figsize=(10，10))。

7、画竖直线plt.axvline(99，linestyle="dotted"，linewidth=4，color='r')#99表示横坐标。

8、图片保存plt.savefig('timeseries_y.jpg')。

相关问答

Q1: 数据蛙-Python进阶

这是漫长的一周，本周完成了Python的进阶模块，主要是pandas、numpy、matplotlib、seaborn、pyecharts这些模块的学习以及一个实际的案例：商品销售情况分析，之前一直觉得课程难度不够，但到这一周难度就大大提高了。尤其是案例练习中的RFM模型和用户生命周期建立，看懂不难但是自己写一直出错，在不断出错不断尝试中知识得到了积累，另外可视化部分没有什么练习题，希望后面可以加上一些这方面的练习，接下来分模块来总结一下学习的内容。

重新设置索引：df.set_index()

Series格式转换为DataFrame：df.to_frame()

文件读取：pd.read_csv(filepath, header = 0,skiprows=[1,2]) 

使用位置做索引：df.loc[0]        使用列表做索引：df.loc[[0,1,2]]

使用切片做索引：df.loc[0:4]        使用bool类型索引：df[df['年龄']30]

loc 是基于索引值的，切片是左闭右闭的

iloc 是基于位置的，切片是左闭右开的

修改列索引：df.rename(columns={'姓名':'name', '年龄':'age'},inplace=True)

替换一个值：df.replace({'name':{'小明':'xiaoming'}},inplace=True)

对数据进行排序：df.sort_values('age')

累加求和：df.cumsum(0)

删除列：del df['player']         删除行：df.drop(labels=0) labels 是行列的名字

数据拼接：pd.concat([left,right],axis=1)

# 指定列进行关联，默认是 inner join     result = pd.merge(left,right,on='key')

#多个关联条件：result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])

#左连接：result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])

# 列名不一样的关联：pd.merge(left,right,left_on = ['key1','key2'],right_on = ['key3','key4'])

#单个分组：groups = df.groupby('district')

# 作用多个聚合函数：groups.agg([np.mean,np.sum,np.std])

# 针对具体列聚合 groups.age.agg([np.mean,np.sum,np.std])

# 不同列不同聚合函数 groups.agg({"age":np.mean,"novip_buy_times":np.sum})

分组后该列值求和显示：groups['vip_buy_times'].transform('sum')

通常用于求占比：transform(lambda x: x /sum(x))

# 填充指定值：np.full([3,4],1)

# 起始为10，5为步长，30为结尾取不到：np.arange(10, 30, 5)

#随机矩阵：np.random.random((2,3))

# 平均划分：np.linspace( 0, 2*pi, 100 )

# 类型及转换：vector.astype('float')

# 多维变一维：matrix.ravel()

# 矩阵的扩展：a = np.arange(0, 40, 10)    b = np.tile(a, (3, 5))    # 行变成3倍，列变成5倍

# 水平拼接：np.hstack((a,b))  竖直拼接：np.vstack((a,b))

# 竖直分割：np.hsplit(a,3)    #水平分割：np.vsplit(a,3)

8. Select the data in rows [3, 4, 8] and in columns ['animal', 'age'].

A：df.loc[df.index[[3,4,8]],['animal','age']]

行采用位置，列采用普通索引，这里利用index函数将位置变化为具体的普通索引，再利用loc函数

19. The 'priority' column contains the values 'yes' and 'no'. Replace this column with a column of boolean values: 'yes' should be True and 'no' should be False

A1：df['priority'].replace(['yes','no'],[True,False],inplace=True) 用replace函数替换

A2：df['priority'] = df['priority'].map({'yes': True, 'no': False}) 用map函数替换

最大最小值的索引：df.idxmax、df.idxmin

找出最大最小的前N个数：nlargest()和nsmallest() 

将原表分组 并设置分段区间 pd.cut(df['A'], np.arange(0, 101, 10))

resample函数 日期重采样：s.resample('M').mean()

TimeGrouper 重组：s.groupby(pd.TimeGrouper('4M')).idxmax()

split 分割函数：temp = df['From_To'].str.split('_', expand=True) True为DataFrame

两个DataFrame拼接用join：df = df.join(temp)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

%matplotlib inline 直接显示

折线图：plt.plot(x,y,color = 'r')

柱状图：plt.bar(x,y)  plt.barh(x,y) 多个bar x设置不同 堆积图 bottom设置不同

散点图：plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5, s = area)

直方图：plt.hist(a,bins= 20) bin代表分隔的最小单位

plt.legend() 显示图例

for a,b in zip(X+W[i],data[i]):

    plt.text(a,b,"%.0f"% b,ha="center",va= "bottom") 添加数据标签

plt.annotate('注释文本',xy=(1, np.sin(1)),xytext=(2, 0.5), fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle="-")) 添加注释文本

plt.xlabel("Group") x轴标题

plt.ylabel("Num") y轴标题

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,facecolor='darkslategray')  绘制多个图形

axes[0,0] axes[0,1] axes[1,0] axes[1,1]

pylab.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) # 调整图片大小

动态展示图表

from pyecharts.charts import Bar

from pyecharts import options as opts

** pyecharts 绘图的五个步骤：**

创建图形对象：bar = Bar()

添加绘图数据：bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])

                         bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])

                         bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])

配置系列参数：对标签、线型等的一些设置

配置全局参数：bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况"))

渲染图片：生成本地 HTML 文件 bar.render("mycharts.html")  bar.render()

notebook 渲染：bar.render_notebook()

bar = (Bar()

    .add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])

    .add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])

    .add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])

    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))

)

bar.render_notebook()

柱状图：Bar()

条形图：bar.reversal_axis() #翻转XY轴，将柱状图转换为条形图

折线图：from pyecharts.charts import Line  line=Line()

饼图：from pyecharts.charts import Page, Pie    Pie() 

转换日期类型：df['order_dt']=pd. to_datetime (df.order_dt,format="%Y%m%d")

将日期转换为月为单位：df['month']=df.order_dt.values. astype('datetime64[M]') 所有日期显示为当月第一天

去除日期单元值：order_diff/ np.timedelta64(1,'D')

过滤部分极值：grouped_user.sum() .query('order_products100') .order_amount

数据透视表：rfm=df.pivot_table( index ='user_id', values =['order_products','order_amount'], aggfunc ={'order_amount':'sum','order_products':'sum'})

map() 方法是pandas.series.map()方法, 对DF中的元素级别的操作, 可以对df的某列或某多列

applymap(func) 也是DF的属性, 对整个DF所有元素应用func操作

purchase_r=pivoted_counts.applymap(lambda x: 1 if x1 else np.NaN if x==0 else 0)

apply(func) 是DF的属性, 对DF中的行数据或列数据应用func操作,也可用于Series

apply(lambda x:x.cumsum()/x.sum())    累计占比

apply(lambda x:x/x.sum(),axis=0)     每一列中每行数据占比

下周开始进入数据分析思维的课程，很期待后面的课程以及项目，加油！

Q2: python pandas如何将表1指定区域内容替换成表2的？

import pandas as pd

newdf = pd.read_excel('F:\\THSData\\new_10.xlsx')

na = newdf.loc[:,'证券代码']

olddf = pd.read_excel('D:\\Users\\Ran\\Desktop\\同花顺股票篮子.xlsx', encoding='GBK')

olddf.loc[:, '股票代码'] = na

olddf.to_csv('D:\\Users\\Ran\\Desktop\\同花顺股票篮子.csv', encoding='GBK', index=False)

可以参考下我这个locpython函数，平时我用来同步一些信息到桌面的表格，loc函数默认就不会修改第一行正好符合locpython函数你的要求，把第一个'证券代码'改为'最新结果'，第二个'股票代码'改为'备份列'即可，文件路径根据locpython函数你自己的实际情况调整。

Q3: python中的冷()函数的作用是()

python中的eval函数 原创

2019-12-29 19:51:43

难得 yx

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eval函数是什么

字符串转换成列表

字符串转换成字典

字符串转换成元组

eval函数是什么

eval是Python的一个内置函数，这个函数的作用是，返回传入字符串的表达式的结果。

即变量赋值时，等号右边的表达式写成字符串的格式，返回值就是这个表达式的结果。

在这里插入图片描述

举例：

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字符串转换成列表

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字符串转换成字典

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字符串转换成元组

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注意：

python与其他语言不一样的地方之一，就在于它可以计算字符串的数值

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Python入门技能树基础语法函数

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js中eval（）函数的作用

一、eval() 函数作用： eval()可以接受一个字符串str作为参数，并把这个参数作为脚本代码来 执行。 二、接受的参数： （1）如果参数是一个表达式，eval() 函数将执行表达式； （2） 如果参数是Javascript语句，eval()将执行 Javascript 语句 注：（如果执行结果是一个值就返回，不是就返回undefined，如果参数不是一个字符串，则直接返回该参数） 三、语法： eval(string)。 四、实例： eval(“var a=1”);//声明一个变量a并赋值1。 eva

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JavaScript中的 eval() 函数究竟有什么用

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大家好，我是J哥 今天给大家介绍python基础中eval()函数的作用： 理解： eval()函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。 也可以这样来理解：eval()函数就是实现list、dict、tuple、与str之间的转化 语法： eval(expression[, globals[, locals]]) 参数： expression – 表达式。 globals – 变量作用域，全局命名空间，如果被提供，则必须是一个字典对象。 locals – 变量作用域，局部命名空间，如果被提供

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eval()函数的作用 eval()函数功能是将某段字符串当成JS语句来执行。 eval() 函数计算 JavaScript 字符串，并把它作为脚本代码来执行。 如果参数是一个表达式，eval() 函数将执行表达式。如果参数是Javascript语句，eval()将执行 Javascript 语句。 var a=eval("12"); //相当于 var a=12; var obj = eval("({name:'nick',age:28})"); //相当于 var obj = {name:'nick

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Eval函数知识总结

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eval在JS中的作用

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Python中eval()函数的使用

今天给大家分享一下Python中的eval()函数，如果感觉博主的文章还不错的话，希望大家点赞支持一下博主 文章目录eval()函数语法实例实例1实例2实例3 eval()函数 eval() 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。 语法 eval(expression[, globals[, locals]]) expression – 表达式。 globals – 变量作用域，全局命名空间，如果被提供，则必须是一个字典对象。 locals–变量作用域，局部命名空间，如果被提供，可以是任何映

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1. 字符串转换成列表 2. 字符串转换成字典 3. 字符串转换成元组 4. 将字符串转换成表达式执行 eval函数就是实现list、dict、tuple与str之间的转化 str函数把list，dict，tuple转为为字符串 1. 字符串转换成列表 2. 字符串转换成字典 3. 字符串转换成元组 4. 将字符串转换成表达式执行 eval虽然方便，但是要注意安全性，可以将字符串转成表达式...

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Python 3 内置函数 eval( )

描述： eval( ) 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

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python 中 eval（）函数的作用

eval函数就是实现list、dict、tuple与str之间的转化 str函数把list，dict，tuple转为为字符串 eval（a） str（b）

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eval 是什么

eval 是全局对象上的一个函数，会把传入的字符串当做 JavaScript 代码执行。如果传入的参数不是字符串，它会原封不动地将其返回。eval 分为直接调用和间接调用两种，通常间接调用的性能会好于直接调用。 直接调用时，eval 运行于其调用函数的作用域下； var context = 'outside'; (function(){ var context = 'inside'; return eval('context'); })(); // return 'inside' ..

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python中eval函数的作用后悔没早知道

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python里的eval是什么

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eval()函数的

locpython函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python中iloc和loc函数区别、locpython函数的信息别忘了在本站进行查找喔。