数据可视化实验一：Panda数据处理及matplotlib绘图初步

news2024/11/23 10:43:23

2024-6-17

一、请将所有含有发明家“吴峰”的发明专利的“申请日”打印出来。并将含有“吴峰”的所有发明专利条目保存到Excel中

1.1 代码实现

1.2 运行结果

二、读取文件创建城市、人口、性别比、城镇化率DataFrame对象，计算指标排名，尝试使用plot绘图

2.1 代码实现

2.2 绘制结果

一、请将所有含有发明家“吴峰”的发明专利的“申请日”打印出来。并将含有“吴峰”的所有发明专利条目保存到Excel中

1.1 代码实现

# 实验要求：请将  所有含有发明家“吴峰”的发明专利的“申请日”打印出来。并将含有“吴峰”的所有发明专利条目保存到Excel中

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 从 Excel 读取数据
df = pd.read_excel("实验课数据1.xlsx")

# 筛选出含有发明家“吴峰”的发明专利的“申请日”
filed_df = df[df["发明人"].str.contains("吴峰")]

# 打印含有发明家“吴峰”的发明专利的“申请日”
print(filed_df[["申请日"]])

# 保存含有“吴峰”的所有发明专利条目到 Excel 中
filed_df.to_excel("含有‘吴峰’的发明专利.xlsx", index=False)

1.2 运行结果

（1）原数据“实验课数据1.xlsx”

（2）筛选后的结果

（申请号不一样的原因是系统自动转换的结果）

（3）打印申请日

二、读取文件创建城市、人口、性别比、城镇化率DataFrame对象，计算指标排名，尝试使用plot绘图

2.1 代码实现

# 实验要求：读取文件创建城市、人口、性别比、城镇化率DataFrame对象，计算指标排名，尝试使用plot绘图
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

# 设置字体
plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS']

# data=pd.read_excel('江西省2021年人口普查.xlsx ', engine='openpyxl')
# 创建包含城市、人口、性别比、城镇化率的 DataFrame，江西省不属于城市，不放入考虑范围
data = {
    '城市': ['南昌市', '景德镇市', '萍乡市', '九江市', '新余市', '鹰潭市', '赣州市', '吉安市', '宜春市', '抚州市', '上饶市'],
    '年末常住人口（万人）': [643.75, 162.06, 180.59, 456.07, 120.21, 115.5, 898, 442.51, 497.11, 357.94, 643.67],
    '总人口性别比（女性=100）': [109.98, 107.77, 103.8, 105.56, 109.45, 107.73, 106.02, 106.73, 107.04, 107.22, 106.71],
    '常住人口城镇化率（%）': [78.64, 65.94, 68.77, 62.15, 74.14, 65.43, 56.35, 53.41, 57.38, 57.96, 55.31]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 计算指标排名
df['人口排名'] = df['年末常住人口（万人）'].rank(ascending=False)
df['性别比排名'] = df['总人口性别比（女性=100）'].rank(ascending=True)
df['城镇化率排名'] = df['常住人口城镇化率（%）'].rank(ascending=False)

# 可视化数据
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.show()

# 每个部分设置不同的颜色
plt.subplot(1, 3, 1)
df[['城市', '人口排名']].set_index('城市').plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.title('人口排名')
plt.show()

plt.subplot(1, 3, 2)
df[['城市', '性别比排名']].set_index('城市').plot(kind='bar', color='salmon')
plt.title('性别比排名')
plt.show()

plt.subplot(1, 3, 3)
df[['城市', '城镇化率排名']].set_index('城市').plot(kind='bar', color='lightgreen')
plt.title('城镇化率排名')

plt.tight_layout()
plt.show()