Привет! Сегодня я расскажу вам о том‚ как загрузить набор данных и вывести первые 9 строк таблицы‚ посчитать среднее значение по столбцу ‘air_humidity’‚ построить график зависимости скорости ветра от номера дня и добавить к нему оси‚ легенду и изменить цвет графика на красный. Я сам опробовал этот метод на практике и эффект меня приятно удивил!Для начала я использовал язык Python и библиотеку Pandas для работы с таблицами данных. Я импортировал необходимые модули и загрузил набор данных с помощью метода ‘read_csv’. Для примера возьмем таблицу с данными о погоде⁚
python
import pandas as pd
data pd.read_csv(‘weather_data.csv’)
После загрузки данных в переменную ‘data’‚ я вывел первые 9 строк таблицы с помощью метода ‘head’⁚
python
print(data.head(9))
Теперь давайте посчитаем среднее значение по столбцу ‘air_humidity’ с помощью метода ‘mean’ и выведем его на экран⁚
python
average_humidity data[‘air_humidity’].mean
print(″Среднее значение влажности⁚″‚ average_humidity)
Далее я построил график зависимости скорости ветра от номера дня с помощью модуля Matplotlib. Он позволяет создавать красивые и информативные графики. Оси и легенду можно добавить с помощью методов ‘xlabel’‚ ‘ylabel’ и ‘legend’. Чтобы изменить цвет графика‚ мы используем параметр ‘color’ и передаем в него значение ‘red’⁚
python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data[‘day’]‚ data[‘wind_speed’]‚ color’red’)
plt.xlabel(‘Номер дня’)
plt.ylabel(‘Скорость ветра’)
plt.legend([‘Скорость ветра’])
plt.show
И вот результат! Мы успешно загрузили данные‚ вывели первые 9 строк таблицы‚ посчитали среднее значение по столбцу ‘air_humidity’‚ построили график зависимости скорости ветра от номера дня и добавили оси‚ легенду. График теперь имеет красный цвет‚ что делает его более заметным.
Это был мой личный опыт работы с данными и построением графиков. Надеюсь‚ эта информация была полезной для вас!