plotly-express-9-plotly绘制线型图Line
本文中介绍的是利用plotly
绘制线型图,使用的是line()
和go.Line()
方法
With
px.line
, each data point is represented as a vertex (which location is given by thex
andy
columns) of a polyline mark in 2D space.
Stay Foolish Stay Hungry
本文中介绍的是利用plotly
绘制线型图,使用的是line()
和go.Line()
方法
With
px.line
, each data point is represented as a vertex (which location is given by thex
andy
columns) of a polyline mark in 2D space.
本文中介绍的是利用plotly_express
绘制散点图,使用的是scatter()
方法。
With
px.scatter
, each data point is represented as a marker point, whose location is given by thex
andy
columns.
plotly_express
库来实现plotly.graph_objects
实现我们在利用pandas进行数据处理的时候,经常会对数据框中的单行、多行(列也适用)甚至是整个数据进行某种相同方式的处理,比如将数据中的sex字段中男替换成1,女替换成0。自己最近处理数据的时候就遇到不少类似的需求。
在这种情况下用for循环是一种很简单、直接的方式,但是运行效率很低。本文中介绍了pandas
中的三大利器:map、apply、applymap来解决上述的需求。
最近看的一本书叫做《对比Excel,轻松学习Python数据分析》
书中还是学到了很多知识点,下面总结的是比较基础的操作,自己也常用:
最近看了一本书,叫做《为什么精英都是时间控》。看这本书的原因,主要是感觉最近一段时间工作之后,时间作息把握的很不好。明明每天都是在$\color{blue}{宿舍,公交车,公司}$三者之间度过,似乎很充实,似乎很规律。但是真的如此吗?
在这种平淡的规律中,也有很多需要改进的地方:
想改变自己,更高效地利用时间