绘制数据集以显示下降趋势 – Python Pandas
时间序列分析显示的下行模式就是我们所说的下行趋势。假设以下是我们的数据集,即SalesRecords2.csv
首先,导入所需的库 -
import pandas as pdimportmatplotlib.pyplotas plt
将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 -
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords2.csv")
将列转换为日期时间对象 -
dataFrame['Sold_On'] = pd.to_datetime(dataFrame['Sold_On'])
创建下降趋势图 -
dataFrame.plot()
示例
以下是代码 -
import pandas as pd输出结果importmatplotlib.pyplotas plt
# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords2.csv")
print("Reading the CSV file...\n", dataFrame)
# casting column to datetime object
dataFrame['Sold_On'] = pd.to_datetime(dataFrame['Sold_On'])
dataFrame = dataFrame.set_index('Sold_On')
# Creating the plot
dataFrame.plot()
plt.show()
这将产生以下输出 -
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