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Python基于Excel多列长度不定的数据怎么绘制折线图?

本文介绍基于Python语言,读取Excel表格数据,并基于给定的行数范围内的指定列数据,绘制多条曲线图,并动态调整图片长度的方法。  首先,我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件,其第一列为表示时间的数据,而靠后的几列,也就是下图中紫色区域内的列,则是表示对应日期的属性的数据;如下图所示。  ...我们现在希望,对于给定的行数起始值与结束值(已知这个起始值与结束值对应的第一列数据,肯定是一个完整的时间循环),基于表格中后面带有数据的几列(也就是上图中紫色区域内的数据),绘制曲线图;并且由于这几列数据所表示的含义不同...,希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...其中,我们希望具体绘制的结果如下图所示。  可以看到,横坐标就是表示时间的数据,纵坐标就是那几列含有数据的列;此外,还需要注意,前面也提到了,时间数据是不断循环的,而每一个循环中时间的数量是不确定的。

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Python基于Excel多列数据绘制动态长度的折线图

本文介绍基于Python语言,读取Excel表格数据,并基于给定的行数范围内的指定列数据,绘制多条曲线图,并动态调整图片长度的方法。   首先,我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件,其第一列为表示时间的数据,而靠后的几列,也就是下图中紫色区域内的列,则是表示对应日期的属性的数据;如下图所示。   ...我们现在希望,对于给定的行数起始值与结束值(已知这个起始值与结束值对应的第一列数据,肯定是一个完整的时间循环),基于表格中后面带有数据的几列(也就是上图中紫色区域内的数据),绘制曲线图;并且由于这几列数据所表示的含义不同...,希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...可以看到,横坐标就是表示时间的数据,纵坐标就是那几列含有数据的列;此外,还需要注意,前面也提到了,时间数据是不断循环的,而每一个循环中时间的数量是不确定的。

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后,我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后,我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

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    盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

    具体选项有实线 solid、虚线 dash、虚点 dashdot、点 dot ---- mode:字典、列表或字符串格式,用于设置轨迹模式 字典:{column:value} 按数据帧中的列标签设置模式...列表:[value] 对每条轨迹按顺序的设置模式 字符串:具体模式的名称,适用于所有轨迹 具体选项有折线 lines、散点 markers、折线加散点 lines+markers、折线加文字lines...annotations:字典格式 {x_point: text},用于在点 x_point 上标注 text。 keys:列表格式,指定数据帧中的一组列标签用于排序。...,数据帧中用于 x 轴变量的列标签 y:字符串格式,数据帧中用于 y 轴变量的列标签 z:字符串格式,数据帧中用于 z 轴变量的列标签 (只适用 3D 图) text:字符串格式,数据帧用于显示文字的列标签...如何 resample 计算累计收益率前面已经讲了就不重复了,关键是先用 pd.melt() 将宽表变成长表,使其用三列 date, code 和 value,然后分别设为气泡的 x 轴数据、y 轴数据

    4.6K10

    数据可视化?不如用最经典的工具画最酷炫的图

    下面,我将请这两位 office 老员工(WORD 没有排面吗)带大家绘制不一样的酷炫图表,在层层推进中感受画图的快乐吧!(多图预警) EXCEL篇 1、球棍图 ? 面对这样一组数据应该画什么图呢?...下面这种图也可以同时显示数量和占比,笔者称之为“球棍图”(或者叫棒棒糖、火柴棍之类的也行)。 ? 制作球棍图,首先要按数量制作出一个水平条形图; ? 要如何在条形顶部绘制圆形呢?...我们可以利用散点图,将散点的横坐标与数量一致,纵坐标与类别标签一致,因此添加一个辅助列作为散点图的 y 值。 ? 在图形上右键-选择数据,添加系列“占比”,系列值选择辅助列。 ?...此时,散点已就位,接下来在散点处右键-设置数据系列格式,在标记项中将散点放大到足够大小。 ? ? 之后添加数据标签,并在数据标签处右键-设置数据标签格式,选择单元格中的值并去掉原始值,再设置居中。...面对如此多行多列的数据让人不禁感到苦恼,用常规图形画出来一定很乱!一堆折线?还是一堆柱子? ? 然而我们可能已经在许多地方见过这样好看的图形,笛卡尔坐标系热力图。 ?

    2.7K20

    数据可视化大屏产品在滴滴的技术探索

    ▍2.轨迹运动 如何让轨迹动起来呢?其实就是每一帧都让轨迹沿着预设好的路线向前移动。设想轨迹有一个头和一个尾,每帧让头和尾都沿着路线移动固定的距离,再将头尾间的点连接起来即可。...所以在确认好头尾点的位置后,还需要将头尾点与中间的路径点串联起来,才是我们最终需要绘制的轨迹。如下图所示,红色曲线是需要绘制的部分。 ? 图4.2 轨迹示意图1 所以如何定位首尾点的位置是重点。...图5.4 纹理绘制示意图 在绘制纹理画布时,我们采用列主序的方式,maxTextureSize对应的就是前面提到的单个纹理单元的最大限制,height代表每张图片的高度。...首先计算一列最多容纳的图片数,然后根据总图片数picNum得到纹理单元的行数heightNum和列数widthNum,根据以上信息,我们就可以精确的得到第m种气泡类型的第n帧图片在纹理画布上的第几行第几列...散点 ? 平时我们用静态的散点比较多,这种实现很简单。但当展示的信息量不是很丰满时就显得页面有些空洞,这时候就需要添加动态呼吸的散点,让页面看起来更热闹。

    2.8K11

    百川归海,四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

    relplot的参数如下: •data、x、y:分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值;•hue:色调,对数据的一种分类,通过颜色进行区分;如何指定颜色映射的规则呢?...•style:映射不同的散点形状,圆形、三角形、十字等,容易想到ax.plot()里的标记字符fmt;•palette:调色板,指定hue的颜色映射用;•size:映射散点的大小;•sizes:控制散点大小的范围...sns.regplot(x,y,data)用于绘制散点+回归曲线图,默认包含置信区间,主要还是线性回归。...:是否使用逻辑回归;•marker:散点的标记字符;•color:控制散点和回归线的颜色; regplot()进行非线性回归的代码如下,主要是改了order参数,示例数据建的是一个y=x^3的数据集。...我们也关心数据列内部的分布,是平均分布、随机分布还是聚集分布??是每天花钱一样多还是某天就花了预算的80%?

    3.1K30

    网络安全与IP安全网络安全

    在该方向主要研究如下领域:入侵者如何攻击网络,如何防护网络对抗攻击,设计网络体系结构免疫攻击。因为Internet最初设计几乎没考虑安全性,所以网络安全需要在网络的各个层次考虑。...密码散列函数该函数具有算法公开,计算快速的特点,多对一映射产生定长输出,不同报文产生相同的散列值,并且是单向不可逆推,抗强/弱碰撞性。...常用算法有:md5,输出128位散列值,不足够安全;sha1,输入消息长度<2的64次方,散列值为160位,速度更慢但是安全性更高。报文认证大致思路是将报文和报文摘要构成扩展报文。...报文认证码Mac,报文m+认证秘钥s+密码散列函数h->扩展报文(m,h(m+s)),收到后将m+s的散列值做对比,这种方法还解决不了否认问题。数字签名有可验证性,不可伪造性和不可抵赖性。...具体实现技术有:IPsec最安全使用面最广,ssl具有高层协议的优势,l2tp最好的实现远程接入VPN的技术。

    1.7K20

    论文简述 | Voxel Map for Visual SLAM

    .我们提出了一种体素图表示来有效地检索视觉SLAM的地图点.通过以光线投射方式对摄像机frustum进行采样来查询来自摄像机姿态的可见点,这可以使用有效的体素散列方法在恒定时间内完成.与关键帧相比,使用我们的方法检索的点在几何上保证落在摄像机的视野内...,并且遮挡点可以在一定程度上被识别和去除.这种方法也很自然地适用于大场景和复杂的多摄像机配置.实验结果表明,我们的体素图与具有5个关键帧的关键帧图一样有效,并且在EuRoC数据集上提供了显著更高的定位精度...来说具有广泛的适用性....图4中绘制的结果显示,对于较小的地图大小,所有方法都有相似的查询时间.然而随着地图大小的增加,基于关键帧的方法的查询时间几乎线性增加;相比之下,使用我们方法的查询时间保持不变.这使得我们的方法在管理大规模地图点时特别有用...4 结论 本文针对稀疏SLAM提出了一种可扩展的几何感知体素图,旨在跟踪过程中替代关键帧进行数据关联.地图被组织在体素中,并且每个体素可以在恒定的时间内使用其位置上的散列函数来访问.使用体素哈希方法,通过在恒定时间内对摄像机平截头体进行采样

    1.3K20

    TMOS系统之Trunks

    无论采用何种散列算法,具有 2、4 或 8 个链路的主干都可以防止可能对数据吞吐量产生不利影响的倾斜。...然后系统聚合具有相同媒体属性并连接到与参考链路相同的对等点的任何链路。...BIG-IP ®系统通过基于帧中携带的源地址和目标地址(或仅目标地址)计算散列值并将散列值与链接相关联来分发帧。所有具有特定哈希值的帧都在同一链路上传输,从而保持帧顺序。...因此,系统使用生成的散列来确定使用哪个接口来转发流量。 这帧分布散列设置指定系统用作帧分布算法的散列的基础。 默认值为源/目标 IP 地址。...此设置的可能值为: 源/目标 MAC 地址 此值指定系统将散列基于源和目标的组合 MAC 地址。 目标 MAC 地址 此值指定系统将散列基于目标的 MAC 地址。

    1.1K80

    原创 | R的基础及进阶数据可视化功能包介绍

    R 作为入门级编程语言,被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图,我们需要在脑海中明确几个必要元素。...接下来,我们就可以选择适当的图表类型(折线图、柱状图、点状图等),并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。...例如像我们提到的,可视化图表中的散点颜色,大小,以及形状都可以通过扩充plot()中的元素改变。...在原点状图基础上,我们定义了散点的大小(cex=4), 散点形状(pch=11)以及散点颜色(col=”green”) Figure 4 plot()更改散点属性(大小,形状,颜色) 参考:pch所有的参数定义...在ggplot2的基础上,gganimate允许用户定义一个变量作为每一帧变化的参照。

    3.7K30

    【带着canvas去流浪(4)】绘制散点图

    重点提示 学习过折线图的绘制后,如果数据点只有坐标数据,则通过基本的坐标转换在对应的点上绘制出散点并不难实现。...而在气泡图中,当我们直接将百度Echarts示例中的数据拿来经过一定的线性缩小后作为半径直接绘制散点时,就会出现一些问题,数据集的范围跨度较大,导致大部分点呈现后都非常小,这个时候就需要使用某种方法从真实数据值映射到散点圆半径进行映射...,来缩小它们之间的差异,否则一旦数据集中有一个偏离度较大的点,就会造成其他点所对应的散点半径都很大或者都很小,对数据呈现来说是不可取的。...遍历数据点查看是否存在当前鼠标点距离某个数据中心点的距离小于其散点的绘制半径,如果有则认为鼠标在该点之上。 利用之前缓存的该点绘图数据,调整绘图样式,增大数据点的绘图半径覆盖式绘图即可。...为了重置某个数据点的hover状态,笔者最初的实现思路是在每一帧中,使用context.clip( )方法裁切出绘图区域,先用全局背景绘制出背景图,缩小数据点半径,然后再绘制数据点,直到半径缩小至hover

    1.1K20

    (数据科学学习手札87)利用adjustText解决matplotlib文字标签遮挡问题

    ,譬如对散点图我们可以将每个散点对应的属性信息标注在每个散点旁边,但随着散点量的增多,或图像上的某个区域聚集了较多的散点时,叠加上的文字标注会挤在一起相互叠置,出现如图1所示的情况: ?...图1   出现这种情况非常影响数据可视化作品的呈现效果,而我们下面要介绍的adjustText是一个辅助matplotlib所绘制的图像自动调整文字位置以缓解遮挡现象的库,其灵感来源于R中非常著名的辅助...__len__())]   接着我们先不使用adjustText调整图像,直接绘制出原始的散点+文字标签: fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.scatter...(x, y, c='SeaGreen', s=10) # 绘制散点 # 绘制所有点对应的文字标签 for x_, y_, text in zip(x, y, texts): plt.text(...ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.scatter(x, y, c='SeaGreen', s=10) # 绘制散点 # 使用adjustText修正文字重叠现象

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    解决matplotlib文字标签遮挡问题

    ,譬如对散点图我们可以将每个散点对应的属性信息标注在每个散点旁边,但随着散点量的增多,或图像上的某个区域聚集了较多的散点时,叠加上的文字标注会挤在一起相互叠置,出现如图1所示的情况: 图1 出现这种情况非常影响数据可视化作品的呈现效果...__len__())] 接着我们先不使用adjustText调整图像,直接绘制出原始的散点+文字标签: fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.scatter...(x, y, c='SeaGreen', s=10) # 绘制散点 # 绘制所有点对应的文字标签 for x_, y_, text in zip(x, y, texts): plt.text(...save_steps设置为True以直观地查看偏移过程: fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.scatter(x, y, c='SeaGreen', s=10) # 绘制散点...='SeaGreen', s=10) # 绘制散点 # 使用adjustText修正文字重叠现象 new_texts = [plt.text(x_, y_, text, fontsize=12) for

    2.4K61

    Matplotlib库

    文本支持 Matplotlib 具有广泛的文本支持,包括对数学表达式的支持、对光栅和矢量输出的 truetype 支持、具有任意旋转的换行符分隔文本以及 Unicode 支持。 7....使用示例 下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用 Matplotlib 绘制一个折线图: import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3,...通过掌握其基本用法和高级技巧,你可以在数据分析和科学计算中获得极大的帮助。 Matplotlib中如何实现动画绘制?...FuncAnimation需要以下参数: fig:要添加动画的图形对象。 func:更新每一帧的函数。 frames:帧的数量或帧的数据。 init功能(可选):初始化每一帧的函数。...interval:每帧之间的时间间隔(以毫秒为单位)。 blit:布尔值,表示是否只重新绘制变化的部分。

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    静态资源递送优化:HTTP2 和 Server Push

    但是域名散列又会带来如下的问题: * 建立 HTTP 连接的开销是巨大的 —— 每一个域名都需要经过一次 DNS 查询、TCP 三次握手、TLS 还要一次。...* 更多的并发连接和 Keep-Alive 长连接造成客户端和服务端的性能负担。 * 如果同一个资源在不同页面下被散列在不同的域名下,那么就没法有效利用 HTTP 缓存。...1 的数据流时,编号为 3 的数据流承担了一个新的请求(可以看到标识响应头的 HEADERS 帧和数据的 DATA 帧)插入了数据流 1。...因此,在 HTTP/2 时代,网站不应该合并请求、不应该通过散列域名增加 TCP 连接数。...遗憾的是,大部分网站的静态资源分发的 CDN 仍然没有启用 HTTP/2、大部分网站仍然在使用过时的域名散列方案。

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    R语言函数的含义与用法,实现过程解读

    > list.ABC <- c(list.A, list.B, list.C) 6.2 数据帧 数据帧是类别为"data.frame"的列表; 数据帧会被当作各列具有不同模式和属性的矩阵。...数据帧按照矩阵的方式显示,选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...逻辑值和因子在数据帧中保持不变,字符向量将被强制转化为因子,其水平是字符向量中所出现的值; 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度,而矩阵结构应当具有相同的行大小。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧,下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵,矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成,得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的...mfg=c(2, 2, 3, 2)     当前图在多图环境下的位置。前两个数字是当前图的行、列数;后两个是其在多图阵列中的行列数。这个参数用来在多图阵列中跳转。

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    R语言函数的含义与用法,实现过程解读

    > list.ABC <- c(list.A, list.B, list.C) 6.2 数据帧 数据帧是类别为"data.frame"的列表; 数据帧会被当作各列具有不同模式和属性的矩阵。...数据帧按照矩阵的方式显示,选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...逻辑值和因子在数据帧中保持不变,字符向量将被强制转化为因子,其水平是字符向量中所出现的值; 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度,而矩阵结构应当具有相同的行大小。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧,下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵,矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成,得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的...mfg=c(2, 2, 3, 2)     当前图在多图环境下的位置。前两个数字是当前图的行、列数;后两个是其在多图阵列中的行列数。这个参数用来在多图阵列中跳转。

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    如何做岗位的薪酬对标分布

    我们在做薪酬的数据分析的时候,其中有一个数据指标就是去分析公司单个岗位的薪酬分布,通过分布的散点图,我们来判断这个岗位的市场竞争力,我们今天就来讲讲这个散点的分布图如何来分析。...总共3个岗位,我们通过外部的机构,或者网上的信息我们找到了这3个岗位的市场薪酬的最大值,最小值和中位值,然后我们再提取出公司内部的岗位薪酬数据,在常规的薪酬数据旁边,我们添加了一列辅助列,辅助列的目的是为了可以使三个岗位的数据可以按照数据列进行排列...3个岗位,市场的数据我们用柱状图进行表示,内部的数据我们用散点图在各个岗位进行描绘,这个薪酬分布的图表如何做出来的呢,我们来讲解一下。 一,市场对标数据做柱状图 ?...这样我们就完成了薪酬的散点分布 ?...根据薪酬的散点分布,我们就能大概的分析出我们各个岗位的薪酬在市场的50分位值上是一个什么样的分布,当然如果你想更加精确的进行分析,你还需要对岗位取分位值,然后绘制薪酬曲线来进行分析。

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