读取数据透视表多列形态数据作图

2024-04-23 05:44

本文主要是介绍读取数据透视表多列形态数据作图,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

示例文件

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
today=str(datetime.date.today())filepath='/Users/kangyongqing/Documents/kangyq/202404/NPS评分/'
file1='05NPS信息匹配分析2024-04-22.xlsx'#从第三行开始读取列名,第一列作为索引
df1=pd.read_excel(filepath+file1,sheet_name='班型&年龄(季度)',header=0,index_col=0)
#缺失值填充,fillna(method='ffill'使用前一个值填充缺失值,fillna(method='bfill')使用后一个值填充缺失值
#新版本中直接使用ffill(),bfill(),老方法将报错
df1.loc['班型']=df1.loc['班型'].ffill()
df1.columns=df1.loc['班型',:]+df1.loc['年龄',:]
df1.index.name='季度'
df1.drop(index=['Qut','班型','年龄'],inplace=True)
print(df1.columns,df1.index)
print(df1.head(5))
print(df1.shape)df2=df1.iloc[:,6:]
x=df2.index
y=df2.valuesdf2=df1.iloc[1:,7:]
print(df2)import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.lineplot(df2)
plt.title('季度NPS班型&年龄评分')
plt.savefig(filepath+'08季度NPS班型&年龄评分趋势.png')#从第三行开始读取列名,第一列作为索引
df3=pd.read_excel(filepath+file1,sheet_name='班型&年龄(月)',header=0,index_col=0)
#缺失值填充,fillna(method='ffill'使用前一个值填充缺失值,fillna(method='bfill')使用后一个值填充缺失值
#新版本中直接使用ffill(),bfill(),老方法将报错
df3.loc['班型']=df3.loc['班型'].ffill()
df3.columns=df3.loc['班型',:]+df3.loc['年龄',:]
df3.index.name='月度'
df3.drop(index=['Mut','班型','年龄'],inplace=True)
print(df3.columns,df3.index)
print(df3.head(5))
print(df3.shape)df4=df3.iloc[1:,7:]
print(df4)import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.lineplot(df4)
#控制X坐标轴字体角度
plt.xticks(rotation=30)
plt.title('月度NPS班型&年龄评分')
plt.savefig(filepath+'09月度NPS班型&年龄评分趋势.png')

作图结果:

使用到的常用处理方法:

  1. #从第*行开始读取列名,第一列作为索引
    df1=pd.read_excel(filepath+file1,sheet_name='班型&年龄(季度)',header=0,index_col=0)
  2. #缺失值填充,fillna(method='ffill'使用前一个值填充缺失值,fillna(method='bfill')使用后一个值填充缺失值
    #新版本中直接使用ffill(),bfill(),老方法将报错
    df1.loc['班型']=df1.loc['班型'].ffill()
    df1.columns=df1.loc['班型',:]+df1.loc['年龄',:]
  3. 重命名索引,并删除多余的行数据
    df1.index.name='季度'
    df1.drop(index=['Qut','班型','年龄'],inplace=True)
  4. 横轴标签较多是,调整字体角度,使完全显示
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.figure(figsize=(10,6))
    sns.lineplot(df4)
    #控制X坐标轴字体角度
    plt.xticks(rotation=30)
    plt.title('月度NPS班型&年龄评分')

这篇关于读取数据透视表多列形态数据作图的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/927938

相关文章

使用SpringBoot整合Sharding Sphere实现数据脱敏的示例

《使用SpringBoot整合ShardingSphere实现数据脱敏的示例》ApacheShardingSphere数据脱敏模块,通过SQL拦截与改写实现敏感信息加密存储,解决手动处理繁琐及系统改... 目录痛点一:痛点二:脱敏配置Quick Start——Spring 显示配置:1.引入依赖2.创建脱敏

详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流

《详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流》这篇文章将通过真实工作场景拆解,为大家展示如何用Python构建自动化工作流,让工具代替人力完成这些数字苦力活,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录一、Excel处理:从数据搬运工到智能分析师二、PDF处理:文档工厂的智能生产线三、邮件自动化:

Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)

《Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)》Python是数据分析与可视化领域中最受欢迎的编程语言之一,凭借其丰富的库和工具,Python能够帮助我们快速处理、分析数据并生成高质... 目录一、数据采集与初步探索二、数据清洗的七种武器1. 缺失值处理策略2. 异常值检测与修正3. 数据

pandas实现数据concat拼接的示例代码

《pandas实现数据concat拼接的示例代码》pandas.concat用于合并DataFrame或Series,本文主要介绍了pandas实现数据concat拼接的示例代码,具有一定的参考价值,... 目录语法示例:使用pandas.concat合并数据默认的concat:参数axis=0,join=

C#代码实现解析WTGPS和BD数据

《C#代码实现解析WTGPS和BD数据》在现代的导航与定位应用中,准确解析GPS和北斗(BD)等卫星定位数据至关重要,本文将使用C#语言实现解析WTGPS和BD数据,需要的可以了解下... 目录一、代码结构概览1. 核心解析方法2. 位置信息解析3. 经纬度转换方法4. 日期和时间戳解析5. 辅助方法二、L

使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)

《使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)》字体设计和矢量图形处理是编程中一个有趣且实用的领域,通过Python的matplotlib库,我们可以轻松将字体轮廓... 目录背景知识字体轮廓的表示实现步骤1. 安装依赖库2. 准备数据3. 解析路径指令4. 绘制图形关键

Java如何从Redis中批量读取数据

《Java如何从Redis中批量读取数据》:本文主要介绍Java如何从Redis中批量读取数据的情况,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一.背景概述二.分析与实现三.发现问题与屡次改进3.1.QPS过高而且波动很大3.2.程序中断,抛异常3.3.内存消

解决mysql插入数据锁等待超时报错:Lock wait timeout exceeded;try restarting transaction

《解决mysql插入数据锁等待超时报错:Lockwaittimeoutexceeded;tryrestartingtransaction》:本文主要介绍解决mysql插入数据锁等待超时报... 目录报错信息解决办法1、数据库中执行如下sql2、再到 INNODB_TRX 事务表中查看总结报错信息Lock

使用C#删除Excel表格中的重复行数据的代码详解

《使用C#删除Excel表格中的重复行数据的代码详解》重复行是指在Excel表格中完全相同的多行数据,删除这些重复行至关重要,因为它们不仅会干扰数据分析,还可能导致错误的决策和结论,所以本文给大家介绍... 目录简介使用工具C# 删除Excel工作表中的重复行语法工作原理实现代码C# 删除指定Excel单元

Linux lvm实例之如何创建一个专用于MySQL数据存储的LVM卷组

《Linuxlvm实例之如何创建一个专用于MySQL数据存储的LVM卷组》:本文主要介绍使用Linux创建一个专用于MySQL数据存储的LVM卷组的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,... 目录在Centos 7上创建卷China编程组并配置mysql数据目录1. 检查现有磁盘2. 创建物理卷3. 创