小编Mat*_*att的帖子

我有一个名为的 Pandas 数据框clean，其中包含一列v，我想为其绘制直方图并叠加密度图。我知道我可以这样绘制一个：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Maxv=200

plt.subplot(211)
plt.hist(clean['v'],bins=40, range=(0, Maxv), color='g')
plt.ylabel("Number")

plt.subplot(212)
ax=clean['v'].plot(kind='density')
ax.set_xlim(0, Maxv)
plt.xlabel("Orbital velocity (km/s)")
ax.get_yaxis().set_visible(False)

但是当我尝试叠加时，y 尺度不匹配（并且我丢失了 y 轴刻度和标签）：

yhist, xhist, _hist = plt.hist(clean['v'],bins=40, range=(0, Maxv), color='g')
plt.ylabel("Number")

ax=clean['v'].plot(kind='density') #I would like to insert here a normalization to max(yhist)/max(ax)
ax.set_xlim(0, Maxv)
plt.xlabel("Orbital velocity (km/s)")
ax.get_yaxis().set_visible(False)

一些提示？（附加问题：如何更改密度平滑的宽度？）

我正在使用 Python 3（不知道该信息是否相关）。我有 2 个 Pandas DataFrame（来自read_csv()）：Compact和SDSS_DR7_to_DR8。合并之前，它们包含以下类型：

Compact.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2070 entries, 0 to 2069
Data columns (total 8 columns):
Group    2070 non-null int64
Id       2070 non-null int64
RA       2070 non-null float64
Dec      2070 non-null float64
z        2070 non-null float64
R        2070 non-null float64
G        2070 non-null float64
objid    2070 non-null int64
dtypes: float64(5), int64(3)
memory usage: 129.5 KB

和

SDSS_DR7_to_DR8.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 243500 entries, 0 to 243499
Data columns (total 5 …

我想这是相当简单的事情,但我找不到如何做到这一点.我一直在寻找教程和stackoverflow.

假设我有一个像这样的数据帧df:

Group   Id_In_Group   SomeQuantity
1        1              10
1        2              20
2        1               7
3        1              16
3        2              22
3        3               5
3        4              12
3        5              28
4        1               1
4        2              18
4        3              14
4        4               7
5        1              36

我想只选择组中至少有4个对象的行(因此至少有4行具有相同的"组"编号),对于第4个对象的SomeQuantity,当通过提升SomeQuantity在组中排序时,大于20(例如).

例如,在给定的Dataframe中,它只返回第3组,因为它有4(> = 4)个成员,而它的第4个SomeQuantity(排序后)是22(> = 20),所以它应该构造数据帧:

Group   Id_In_Group   SomeQuantity
3        1              16
3        2              22
3        3               5
3        4              12
3        5              28

(是否按SomeQuantity排序,无论如何).

有人可以帮助我吗？:)

我尝试显示位于此处的图像：http : //skyservice.pha.jhu.edu/DR12/ImgCutout/getjpeg.aspx?ra=118.70299999999999&dec=45.721000000000004&width=10&height=10&scale=0.6

图像如下所示：

我使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import urllib
import cv2

url = 'http://skyservice.pha.jhu.edu/DR12/ImgCutout/getjpeg.aspx?ra=118.70299999999999&dec=45.721000000000004&width=10&height=10&scale=0.6'

def url_to_image(url):
    resp = urllib.request.urlopen(url)
    image = np.asarray(bytearray(resp.read()), dtype="uint8")
    image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)
    return image

img = url_to_image(url)
plt.imshow(img)

它显示如下：

所有颜色都太蓝的地方。我尝试过各种可能的方法来更改cv2.IMREAD_COLOR手册中，StackOverflow或网上其他位置（例如-1、0、1，...）中的值，cv2.COLOR_BGR2RGB但是我一直无法获得正确的颜色。我尝试过cv2.COLOR_BGR2GRAY，它甚至没有显示为灰度。我什至尝试了这个答案，但cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR似乎不再存在了……

cv2.imdecode()flag 是否有正确的值，或者plt.imshow（）的特殊颜色图会为我提供初始颜色？

我目前正在将panda用于数据科学目的,这是非常非原创的,所以我确信有一种比我更好的方法,即以excel的方式将列添加到从其他数据库计算的数据帧中.

例如,我有一个数据帧,其中我有一个质量和一个句点,我想添加一个列(M/P)^(1/3),M和P在转换为适当的单位.然后我写

day_sec=60.0*60.0*24.0
Msun=1.989 * 10**30
clean=reduced.dropna()
v=pd.DataFrame(clean['orbital_period'].apply(lambda x: x**(1/3.0))/clean['star_mass'].apply(lambda x: x**(1/3.0)), columns=list('v'))*day_sec/(Msun**(1/3.0))
clean.append(v)

这甚至不像我想要的那样,并且写入和读取都非常复杂(这里,方程式非常简单).有什么建议吗？