将 pandas 系列聚合到 DataFrame 和可视化表示中
Aggregating pandas series into a DataFrame and visual representation
我有三个 pandas 系列，分别是：Col_data、C_PV_data 和 C_elec_data。每个都有这些值：
Col_data:
0 625814.205486
1 782267.756857
2 938721.308229
Name: 7, dtype: object
C_PV_data:
0 2039032.206909
1 2548790.258636
2 3058548.310363
Name: 3, dtype: object
C_elec_data:
0 1337523.743009
1 1671904.678761
2 2006285.614513
Name: 0, dtype: object
我想将它们聚合成一个 DataFrame，将该 DataFrame 导出到 .xlsx 文件，其中每一列都称为变量。例如：
Col_data
C_PV_data
C_elec_data
625814.205486
2039032.206909
1337523.743009
782267.756857
2548790.258636
1671904.678761
938721.308229
3058548.310363
2006285.614513
最后，我想用一个图表来表示每一列，其中中心值是一条线，该线上有两个点，分别表示最低值和最高值。例如，图表将是这样的：
好的，给你：
初始化
Col_data = pd.Series([
625814.205486,
782267.756857,
938721.308229])
C_PV_data = pd.Series([
2039032.206909,
2548790.258636,
3058548.310363])
C_elec_data = pd.Series([
1337523.743009,
1671904.678761,
2006285.614513])
作为 df
df = pd.concat(
[Col_data, C_PV_data, C_elec_data], axis=1,
keys=['Col_data', 'C_PV_data', 'C_elec_data'])
>>> df
Col_data C_PV_data C_elec_data
0 625814.205486 2.039032e+06 1.337524e+06
1 782267.756857 2.548790e+06 1.671905e+06
2 938721.308229 3.058548e+06 2.006286e+06
旁注：我总是不喜欢重复。上面的以下替代方法是 DRY（不要重复自己），但可能不太清楚：
keys = ['Col_data', 'C_PV_data', 'C_elec_data']
d = locals() # just for DRY...
df = pd.concat([d[k] for k in keys], axis=1, keys=keys)
到 xlsx
假设您已经 openpyxl 安装：
df.to_excel('foo.xlsx', index=False)
箱线图
编辑:（并另存为 PNG）
ax = df.loc[[0,1,1,1,2]].plot.box()
ax.figure.savefig('costs.png')
我有三个 pandas 系列，分别是：Col_data、C_PV_data 和 C_elec_data。每个都有这些值：
Col_data:
0 625814.205486
1 782267.756857
2 938721.308229
Name: 7, dtype: object
C_PV_data:
0 2039032.206909
1 2548790.258636
2 3058548.310363
Name: 3, dtype: object
C_elec_data:
0 1337523.743009
1 1671904.678761
2 2006285.614513
Name: 0, dtype: object
我想将它们聚合成一个 DataFrame，将该 DataFrame 导出到 .xlsx 文件，其中每一列都称为变量。例如：
| Col_data | C_PV_data | C_elec_data |
|---|---|---|
| 625814.205486 | 2039032.206909 | 1337523.743009 |
| 782267.756857 | 2548790.258636 | 1671904.678761 |
| 938721.308229 | 3058548.310363 | 2006285.614513 |
最后，我想用一个图表来表示每一列，其中中心值是一条线，该线上有两个点，分别表示最低值和最高值。例如，图表将是这样的：
好的，给你：
初始化
Col_data = pd.Series([
625814.205486,
782267.756857,
938721.308229])
C_PV_data = pd.Series([
2039032.206909,
2548790.258636,
3058548.310363])
C_elec_data = pd.Series([
1337523.743009,
1671904.678761,
2006285.614513])
作为 df
df = pd.concat(
[Col_data, C_PV_data, C_elec_data], axis=1,
keys=['Col_data', 'C_PV_data', 'C_elec_data'])
>>> df
Col_data C_PV_data C_elec_data
0 625814.205486 2.039032e+06 1.337524e+06
1 782267.756857 2.548790e+06 1.671905e+06
2 938721.308229 3.058548e+06 2.006286e+06
旁注：我总是不喜欢重复。上面的以下替代方法是 DRY（不要重复自己），但可能不太清楚：
keys = ['Col_data', 'C_PV_data', 'C_elec_data']
d = locals() # just for DRY...
df = pd.concat([d[k] for k in keys], axis=1, keys=keys)
到 xlsx
假设您已经 openpyxl 安装：
df.to_excel('foo.xlsx', index=False)
箱线图
编辑:（并另存为 PNG）
ax = df.loc[[0,1,1,1,2]].plot.box()
ax.figure.savefig('costs.png')