小编Mar*_*man的帖子

我制作了Iris 数据集的Pandas 数据框，我想在其中添加 4 个额外的列。列的内容必须是 SepalRatio、PetalRatio、SepalMultiplied、PetalMultiplied。我使用 DataFrame 的 assign() 函数来添加这四列，但 DataFrame 保持不变。

我添加列的代码是：

iris.assign(SepalRatio = iris['SepalLengthCm'] / `iris['SepalWidthCm']).assign(PetalRatio = iris['PetalLengthCm'] / iris['PetalWidthCm']).assign(SepalMultiplied = iris['SepalLengthCm'] * iris['SepalWidthCm']).assign(PetalMultiplied = iris['PetalLengthCm'] * iris['PetalWidthCm'])`

在 Jupyter notebook 中执行时，会显示正确的表，但如果我使用打印语句，则不会添加四列。

Jupyter 笔记本中的输出：

    Id  SepalLengthCm   SepalWidthCm    PetalLengthCm   PetalWidthCm    Species SepalRatio  PetalRatio  SepalMultiplied PetalMultiplied
0   1   5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 1.457143    7.000000    17.85   0.28
1   2   4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 1.633333    7.000000    14.70   0.28
2   3   4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 1.468750    6.500000    15.04 …

我目前使用 Jupyter 笔记本来分析公司数据。我的第一步是清理和格式化数据。到目前为止我的代码是：

%matplotlib inline
# First, we'll import pandas, a data processing and CSV file I/O library
import pandas as pd
# We'll also import seaborn, a Python graphing library
import warnings # current version of seaborn generates a bunch of warnings that we'll ignore
warnings.filterwarnings("ignore")
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
sns.set(style="dark", color_codes=True)

Users = pd.read_csv("Users.csv", delimiter = ';', engine = 'python') # maak een pandas dataframe per bestand
Users['ContractHours'].fillna(0, inplace = …

我正在学习使用Python进行数据分析，并使用matplotlib和seaborn库，并在Kaggle中制作了一个Notebook。我试图制作一个散点图，以显示萼片叶子和花瓣叶子的宽度和长度之间的比率。

sns.FacetGrid(iris, hue="Species", size=10) 

total_rows = iris.count
number_of_iris = len(iris)

sepalLengths = iris["SepalLengthCm"]
sepalWidths = iris["SepalWidthCm"]

petalLengths = iris["PetalLengthCm"]
petalWidths = iris["PetalWidthCm"]

plt.scatter(range(number_of_iris),(sepalLengths/sepalWidths))
plt.xlabel("ID")
plt.ylabel("Ratio")
plt.show()

输出是

这段代码正确无误，但我试图以三种不同的颜色显示该图，以区分这3种不同的物种。我将代码更改为：

total_rows = iris.count
number_of_iris = len(iris)

sepalLengths = iris["SepalLengthCm"]
sepalWidths = iris["SepalWidthCm"]

petalLengths = iris["PetalLengthCm"]
petalWidths = iris["PetalWidthCm"]

sns.FacetGrid(iris, hue="Species", size=10) \
   .map(range(number_of_iris),(sepalLengths/sepalWidths)) \
   .add_legend()

但收到错误：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-48-97e6cd0ab095> in <module>()
     10 petalWidths = iris["PetalWidthCm"]
     11 
---> 12 sns.FacetGrid(iris, hue="Species", size=10)    .map(range(number_of_iris),(sepalLengths/sepalWidths))    .add_legend()

如何将每个物种绘制成不同的颜色？

数据的一小部分是：

47,5.1,3.8, 1.34, …

我正在分析Iris 数据集并在花瓣宽度和花瓣长度之间绘制散点图。为了制作情节，我使用了以下代码：

# First, we'll import pandas, a data processing and CSV file I/O library
import pandas as pd
# We'll also import seaborn, a Python graphing library
import warnings # current version of seaborn generates a bunch of warnings that we'll ignore
warnings.filterwarnings("ignore")
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
sns.set(style="dark", color_codes=True)

# Next, we'll load the Iris flower dataset, which is in the "../input/" directory
iris = pd.read_csv("Iris.csv") # the iris dataset is …