import pandas as pd
import numpy as np
data_txt_train=np.loadtxt('train_20171215.txt',skiprows=1)
data_df = pd.dataframe(data_txt_train,columns=['date','day of week','brand','cnt'],index=np.arange(n))#n為樣本數
data_df.to_csv('./train.csv')
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
#設定字型及的正確顯示
mpl.rcparams['font.sans-serif'] = [u'fangsong']
mpl.rcparams['axes.unicode_minus'] = false
#繪製普通函式圖
fig,ax =plt.subplots(1)
fig.set_size_inches(50,16)
ax.plot(y)
ax.set_xlabel('data',fontsize=30)
ax.set_ylabel('cnt',fontsize=30)
ax.set_title('上牌量',fontszie=160)
ax.set_xticks(range(0,1033,344),fontsize=40)
#繪製柱狀圖
x=data_df_week_sum.index
y=data_df_week_sum['cnt']
plt.figure(figsize=(16,9))
plt.bar(x,y)
#顯示每個柱狀圖對應的數值
for x, y in zip(x, y):
plt.text(x + 0.05, y + 0.1, '%d' % y, ha = 'center', va = 'bottom')
plt.xlabel('週幾',fontsize=15)
plt.ylabel('上牌量',fontsize=15)
plt.title('與星期幾的相關性',fontsize=20)
（1）切片方法
使用方括號能夠對dataframe進行切片，有點類似於python的列表切片。但是只能對行切片，對列不行。
（2）loc
loc可以讓你按照索引來進行與列選擇。
（3）iloc
如果說loc是按照索引（index）的值來選取的話，那麼iloc就是按照索引的位置來進行選取。iloc不關心索引的具體值是多少，只關心位置是多少，所以使用iloc時方括號中只能使用數值。
# 行選擇
in [17]: data_fecha[10: 15]
out[17]:
rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-20146
142012-04-21
1914
162012-04-2226
122012-04-23158
182012-04-24138
18# 列選擇
in [18]: data_fecha.iloc[:,[1,2]].head()
out[18]:
rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-10
1712
2012-04-11163
2012-04-1261
2012-04-13167
2012-04-14177
# 切片選擇
in [19]: data_fecha.iloc[[1,12,34],[0,2]]
out[19]:
rnd_1 rnd_3
fecha
2012-04-1113
2012-04-22212
2012-05-14
1710
兩種使用的選擇方法：
PHP基礎知識鞏固 6 10
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