11: 08 am practis for plt ipynb Colaboratory
Download 96.02 Kb. Pdf ko'rish
|
10-mavzu
2/23/23, 11:08 AM Practis_for_PLT.ipynb - Colaboratory https://colab.research.google.com/drive/1XOsR0MDKBvcx6-0fTkm_iWPZp7GllZGT#scrollTo=wIcJVAPfwaU_&printMode=true 1/3 Keling biror DF ni taxlil qilib o'ni grafigini chizib ko'ramiz. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # https://en.tutiempo.net/climate/ws-384570.html shu linkni o'qib oling # va birinchi ustuinin indexlariga o'tkazing va data degan o'zgaruvchiga saqlang data=pd.read_html("https://en.tutiempo.net/climate/ws-384570.html") len(data) data[3].info() # bu DF ning feltirlab olamiz # keling ustunlarning tarifini ko'rib olamiz # ustun qiymatlarini massiv ko'rinishiga o'tkazamiz # ruyxat ko'rinishida chiqarib olamiz # translatorni o'rnatib olamiz # translator modulini chaqirib olamiz # translator funksiyasini yaratamiz # DF ning ustuning qiymatini o'zatamiz. # u haqidagi malumotni chiqarib olamiz info() metodidan foydalanamiz va tanishamiz !Diqqat SAVOL: Yuqoridagi natijadan qanday xulosaga kelish mumkin? DF dagi sonlar bilan ishlasak bo'ladimi? Javob: Afsuski, jadvalda mavjud bo'lmagan qiymatlar o'rniga tire (-) belgisi qo'yib ketilgan, shu sababdan jadval ustunlari son (int, float) emas matn (object) bo'lib qolgan. df dagi barcha belgilarni NaN bilan almashtiramiz 2/23/23, 11:08 AM Practis_for_PLT.ipynb - Colaboratory https://colab.research.google.com/drive/1XOsR0MDKBvcx6-0fTkm_iWPZp7GllZGT#scrollTo=wIcJVAPfwaU_&printMode=true 2/3 # replace metodidan foydalanamiz. # df ustunlari qiymatlarini matndan o'nlik songa (float) o'zgartiring # keling yana bir info() metodini ko'ramiz # Har bir ustundagi NaN qiymatlar soni va ularning proprosiyasini toping. # NaN qiymati ko'p ustunlarni tashlab yuboramiz # DF ni chiqarib ko'ramiz # Qolgan NaN qiymatlarni o'zingiz to'g'ri deb bilgan usulda # to'ldiring (tashlab yubormang) va natijani saqlab qoling # Yakuniy df ni csv faylga saqlab, kompyuterga (yoki githubga) yuklab oling # keling endi o'rtacha minimal harorat va O'rtacha maksimum harorat chizmalarini chizib ko'ramiz. # kerakli "Tm", va "TM" ustunlarini ajratib oling. df_1=pd.read_csv("ready_data.csv",index_col=0) df_1.head() # indexlarini massivga saqlab olamiz. # Rasimni chizamiz. # Chizilgan rasimni saqlab olish savefig() metodi. # rasimni o'qib olish Image modulini chaqirib olish 2/23/23, 11:08 AM Practis_for_PLT.ipynb - Colaboratory https://colab.research.google.com/drive/1XOsR0MDKBvcx6-0fTkm_iWPZp7GllZGT#scrollTo=wIcJVAPfwaU_&printMode=true 3/3 Download 96.02 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: |
Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling
ma'muriyatiga murojaat qiling