Меня зовут Алексей, и сегодня я хотел бы поделиться с вами своим личным опытом работы с набором данных pogoda.csv. Этот набор данных содержит информацию о погоде, а столбцы в таблице разделены символом табуляции. Чтобы успешно открыть этот файл, я использовал параметр sep ‘t’. В процессе работы с данными, я создал графики для каждого параметра, используя разные типы маркеров.
Для начала, я подключил необходимые библиотеки для работы с данными и построения графиков⁚
python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
Затем, я загрузил набор данных pogoda.csv с помощью функции read_csv из библиотеки pandas⁚
python
data pd.read_csv(‘pogoda.csv’, sep’\t’)
После успешной загрузки данных, я приступил к построению графиков. Каждый параметр из данных я представил в виде отдельного графика с уникальными типами маркеров. Чтобы графики выглядели более наглядно, я добавил подписи к осям и заголовки к каждому графику.
python
plt.figure(figsize(10, 8))
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(data[‘Дата’], data[‘Температура’], marker’o’)
plt.xlabel(‘Дата’)
plt.ylabel(‘Температура’)
plt.title(‘График температуры’)
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(data[‘Дата’], data[‘Влажность’], marker’s’)
plt.xlabel(‘Дата’)
plt.ylabel(‘Влажность’)
plt.title(‘График влажности’)
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(data[‘Дата’], data[‘Давление’], marker’^’)
plt.xlabel(‘Дата’)
plt.ylabel(‘Давление’)
plt.title(‘График давления’)
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(data[‘Дата’], data[‘Скорость ветра’], marker’*’)
plt.xlabel(‘Дата’)
plt.ylabel(‘Скорость ветра’)
plt.title(‘График скорости ветра’)
plt.tight_layout
plt.show
На получившихся графиках можно увидеть зависимость каждого параметра от времени. Таким образом, мы можем наглядно отслеживать изменения в температуре, влажности, давлении и скорости ветра в течение определенного периода времени.В итоге, работая с набором данных pogoda.csv, я создал четыре графика с разными типами маркеров для каждого параметра. Каждый график имеет подписи осей и заголовок, что делает их более информативными. Эти графики позволяют наглядно увидеть изменения каждого параметра в зависимости от времени.