import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt table = pd.read_excel("order_quchong.xlsx") row = table.columns.tolist() for i in range(len(row)): if row[i] == 'item_price': oneindex1 = i elif row[i] == 'ord_qty': oneindex2 = i price = table.iloc[:,oneindex1].tolist() ordqty = table.iloc[:,oneindex2].tolist() Price = sorted(set(price)) OrdNumeber = [] for i in range(len(Price)): sum = 0 for j in range(len(ordqty)): if price[j] == Price[i]: sum += ordqty[j] OrdNumeber.append(int(sum)) x = np.arange(1, max(Price) + 0.01, 0.001) y = np.interp(x, Price, OrdNumeber) plt.plot(x, y) plt.show()优化代码
时间: 2023-06-10 15:05:46 浏览: 182
可以使用pandas的groupby方法和agg方法对表格数据进行聚合操作,用于计算每个item_price对应的ord_qty总和,而无需通过for循环遍历每个item_price。代码如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
table = pd.read_excel("order_quchong.xlsx")
# 使用groupby方法对item_price分组,并使用agg方法计算每个分组的ord_qty总和
grouped_table = table.groupby('item_price')['ord_qty'].agg('sum')
# 获取item_price和ord_qty数据
Price = grouped_table.index.tolist()
OrdNumeber = grouped_table.tolist()
# 使用numpy的arange方法生成数据范围
x = np.arange(1, max(Price), 0.01)
# 使用numpy的interp方法对item_price和ord_qty进行插值
y = np.interp(x, Price, OrdNumeber)
# 绘制图像
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
相关问题
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
当你在 Python 中使用 `import pandas as pd`, `import numpy as np`, 和 `import matplotlib.pyplot as plt` 这些语句时,你是在导入几个非常流行的数据分析和可视化库:
1. **pandas**: pandas 是一个强大的数据处理库,常用于数据清洗、整理、分析和操作。它提供了 DataFrame 对象,这是用于存储表格型数据的主要数据结构,以及 Series 对象,类似一维数组,非常适合进行数据操作和分析。
2. **numpy**: numpy 是科学计算的基础库,主要专注于高效地处理大型数组和矩阵运算,提供了大量的数学函数和工具,是其他许多数据处理库的基础。
3. **matplotlib.pyplot**: matplotlib 是一个绘图库,通过 `pyplot` 模块提供了一个简单的接口来创建各种图表,包括线图、柱状图、散点图等。它是 Python 最常用的绘图工具之一。
有了这三者,你可以方便地处理数据、执行数值计算,并将结果以可视化的方式呈现出来。
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns
这是一段Python代码,它导入了四个库:pandas、numpy、matplotlib.pyplot和seaborn。这些库都是用于数据分析和可视化的常用库。其中,pandas用于数据处理和分析,numpy用于科学计算,matplotlib.pyplot用于绘制图表,seaborn用于数据可视化。如果你想使用这些库,需要先安装它们。你可以使用pip命令来安装它们,例如:
```shell
pip install pandas numpy matplotlib seaborn
```
安装完成后,你就可以在Python代码中使用它们了。
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