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回答
尝试
使用
matplotlib
创建
条形图
时
可能
出现
基于
数据
帧
的
错误
、
、
、
我正在
尝试
从dataframe
创建
一个简单
的
条形图
,它是用下面的代码从转换而来
的
: df1 = data[data['PumpState'] == 1.0].groupby('Date').agg({'当我
尝试
将其转换到字典中
时
,它显示“压力”是关键字,而日期是一个值(数字正好相反)。当我
尝试
用它制作
条形图
时
,我得到
的
结果是KeyError:
浏览 20
提问于2018-01-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用
matplotlib
的
堆叠
条形图
、
我需要
使用
matplotlib
从嵌套字典中绘制堆叠
条形图
。我知道通过将其转换为
数据
帧
,然后调用plot函数来绘制它。我需要知道
的
是,我如何在不将其转换为
数据
帧
的
情况下绘制它,也就是说,不
使用
pandas或numpy或任何其他模块或库。我想通过在嵌套字典上
使用
for循环来
创建
堆叠
条形图
。我
的
字典和代码
尝试
如下。我还想知道如何在<e
浏览 14
提问于2019-01-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Matplotlib
plt.show()不显示任何内容
、
、
我想为我
的
数据
帧
创建
一个
条形图
,但它没有显示出来,所以我做了这个小脚本来
尝试
一些东西,这确实按照我想要
的
方式显示了
条形图
。
数据
帧
的
结构(我假设)与我
的
大脚本完全相同,其中我所有的
数据
都被转换。但是,其他甚至不
使用
matplotlib
中
的
任何内容
的
代码是否会干扰图表
的
绘制呢?我
浏览 33
提问于2018-12-13
得票数 1
回答已采纳
2
回答
使用
matplotlib
在x轴上绘制包含时间
数据
的
条形图
、
、
我有一个包含两列
的
DataFrame,一列是字符串格式
的
一系列时间日期,另一列是一些值。我想把这个
数据
框画成
条形图
import
matplotlib
.pyplot as plt
浏览 2
提问于2016-03-27
得票数 1
1
回答
给定
数据
的
95%置信区间
的
计算与绘制
、
、
如何
使用
python上
的
matplotlib
(如果
可能
的话
使用
yerr论证)从
数据
帧
和在同一图中
的
95%置信区间绘制
条形图
。情节应如下: dataframe与3649项如下所示:
浏览 2
提问于2017-03-23
得票数 3
1
回答
来自列表而不是
数据
帧
的
Seaborn
条形图
、
我正在
尝试
将我
的
曲线图转换为Seaborn,但我
的
多重
条形图
出现
了问题。
数据
是列表
的
列表,如下所示:import numpy as npimport
matplotlib
.pyplot as plt i
浏览 3
提问于2018-12-01
得票数 3
2
回答
包含非数值
数据
的
Matplotlib
直方图
、
、
无法在
Matplotlib
中
使用
非数值
数据
绘制直方图。我试着:
可能
会
出现
类似下面这样
的
----> 2 plt.hist(
浏览 0
提问于2019-07-02
得票数 1
3
回答
Matplotlib
并排
条形图
、
、
我正在
尝试
使用
matplotlib
绘制以下
数据
帧
: df = pd.DataFrame({'X': ["A", "A", "B", "B"], 'Z': ["a", "b", "a", "b"], 'Y': [5, 1, 10, 5]})0 A
浏览 42
提问于2020-01-28
得票数 3
回答已采纳
1
回答
遍历列表字典以绘制子图
、
、
我正在
尝试
使用
matplotlib
绘制10个图表。我
使用
以下代码
创建
了该图:我有一个包含10个键
的
字典,每个键都包含一个与该键相关
的
数据
帧
。我想为每个键
创建
一个子图,为
数据
帧
中
的
一列
创建
一个
条形图
。我
尝试
使用<
浏览 0
提问于2019-03-10
得票数 0
3
回答
Matplotlib
和pandas中柱状图
的
差异
、
、
我觉得我在这里遗漏了一些荒唐
的
基础知识。 如果我试图用来自
数据
帧
的
值
创建
一个
条形图
,那么在
数据
帧
对象上调用.plot和只在plt.plot
的
括号中输入
数据
有什么区别?有没有人能告诉我这两者
的
区别是什么,什么时候我应该
使用
它们?在plt.plot中,我调用
的
是plt (
Matplotlib
)库
的
plot方法,而当我执行df.plo
浏览 0
提问于2019-08-27
得票数 2
1
回答
具有可变宽度
条形图
的
牛郎星
条形图
?
、
、
、
、
我正在
尝试
使用
Python中
的
Altair来制作
条形图
,
条形图
中
的
条形图
的
宽度取决于源
数据
帧
的
列中
的
数据
。最终
的
目标是得到一个这样
的
图表: ? 条形
的
高度对应于每种能源技术
的
边际成本(作为源
数据
帧
中
的
一列给出)。条形宽度对应于每种能源
浏览 21
提问于2020-01-06
得票数 6
回答已采纳
1
回答
在FigureCanvas上显示
的
条形图
动画中标出轴有问题
、
、
、
、
我一直在
使用
中概述
的
动画方法来
创建
动画,并将它们放在tkinter FigureCanvas上。 我有困难,动画
的
一系列
条形图
,以这样
的
方式,y轴痒标记标签
出现
,我希望他们。我
的
动画将有100
帧
,每一个由一个
使用
4个x值
的
条形图
组成.
数据
存储在一个100乘4
的
矩阵中,其条目是随机
的
,介于0到1之间.动画
的
每一个
浏览 0
提问于2021-08-23
得票数 1
回答已采纳
1
回答
我
的
条形图
没有显示所有
数据
值
的
条形图
、
、
我有一个包含两个特性
的
DataFrame,即LotFrontage和LotArea。我想画一个
条形图
来显示它们之间
的
关系。我
的
代码是:visual_df=pd.DataFrame()plt.bar(visual_df['area'],visual_df[
浏览 9
提问于2020-05-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用
Matplotlib
创建
聚类
条形图
、
、
这是非常微不足道
的
,所以我道歉! 我刚开始接触
matplotlib
和pandas,我想我已经把它复杂化了。我正在
尝试
创建
一个聚类
条形图
(如下图所示)。 ? 我
使用
的
数据
帧
结构是这样
的
: ? 我想
创建
一个群集
条形图
,其中x轴是一周中
的
几天(df'Days of Week'),y轴是count,被统计
的
类别是Type
浏览 8
提问于2019-05-10
得票数 0
1
回答
使用
pandas
数据
框制作多个饼图(每行一个)
、
、
、
、
我有一个
数据
帧
(df),它显示了与各种业务类别相关
的
情绪:我
的
任务是
创建
饼状图,显示每种类型
的
业务
的
情绪百分比。因此,我需要在
matplotlib
中
创建
一个函数,该函数读取"Business“列,然后
使用
数据
帧
中每一行
的
每个情感类别构建一个饼图。 我已经构建了一个
条形图
,但是我对饼图一无所知。编辑:这是我
的
浏览 1
提问于2017-01-22
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何
使用
matplotlib
从三个不同
的
数据
框中绘制
条形图
?
、
、
我想
使用
matplotLib
绘制一个包含三个不同
数据
帧
的
三重
条形图
DF1 index | Number B | 22 B | 22A | 90 C | 10 我正在
尝试
使用
这段代码,但这给出了
错误
,因为这些<
浏览 21
提问于2019-04-07
得票数 5
回答已采纳
1
回答
使用
matplotlib
的
Python
、
、
、
、
为此,我
使用
了FIFO。C程序
的
设计是
基于
帧
的
遥测。Python执行两个功能: 执行方面的考虑: 在
基于
浏览 0
提问于2018-02-03
得票数 0
回答已采纳
3
回答
使用
数据
绘制
条形图
、
、
、
嗨,专家们,我想做一个漂亮
的
条形图
使用
附加
的
数据
(data.txt)。在x轴上我想绘制年份,如2007,2008等从第一列
数据
和y轴上对应
的
第二列data.Most重要
的
是,我想只提到一次年份,如2007年2008沿着x轴只有一次,因为在x轴标签上看不到由于巨大
的
数据
。示例
数据
如下所示 2008-05-23 5.12008-05-26 2.3 2008-06-1
浏览 37
提问于2021-07-07
得票数 0
1
回答
显示频率(%)并在
条形图
上计数
、
、
我有一个有三列
的
数据
框架: df <- data.frame( as.factor(c("Good","Bad")),n= c(700,300),freq = c(70,30))我
使用
以下代码
创建
基于
因子变量频率
的<
浏览 4
提问于2015-10-07
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用pd.groupby.sum()返回
的
对象制作
条形图
、
、
、
、
我正在
尝试
拍摄一只熊猫
数据
(通过做一个
创建
),看起来如下:(只有更多
的
行)| partnerid---------||---------------------|------------------|df['partnerid'].value_counts().sort_ind
浏览 0
提问于2018-12-28
得票数 2
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