'2018-05-31' , '2018-06-30' , '2018-07-31' , '2018-08-31' ,
'2018-09-30' , '2018-10-31' , '2018-11-30' , '2018-12-31' ],
dtype = 'datetime64 [ns]' , freq = 'M' )
Ish uchun ma'lumotlar to'plami:
np.random.seed ( 123 )
data_set = np.random.randint ( 5 , size = len (date_index))
DataFrame tuzilishini yarataylik:
df = pd.DataFrame (ma'lumotlar = ma'lumotlar_ to'plami, indeks = sana_indeks, ustunlar = [ 'qiymat' ])
Birinchi beshta tarkibiy element:
df.head ()
qiymat
2018-01-31
2018-04-02 121 2
2018-02-28
4
2018-03-31
2018-04-02 121 2
2018-04-30
1
2018-05-31
3
170
Df dan olingan ma'lumotlarni seaborn yordamida chiziqli grafik sifatida namoyish qilaylik :
sns.lineplot (ma'lumotlar = df)
8.18-rasm - Vaqt qatorlarini vizualizatsiya qilish
Df to'plamining indekslari ishlatilganligini unutmang
x o'qi uchun ma'lumot sifatida .
8.3 Tarqoqlik diagrammasi. Scatterplot () funktsiyasi
Tarqoqlik diagrammasi (tarqalish chizig'i )
ajralmas
ma'lumotlar bilan ishlashda analitik vosita chiziqli bilan birga
grafikalar, chiziqli jadvallar va boshqalar. Bunday qurish uchun
seaborn chartlari scatterplot () funktsiyasini ta'minlaydi.
Do'stlaringiz bilan baham: |
