我的數據框中有兩列。日期格式中的一列。另一列有1和0。我想繪製出兩個columns.Here之間關係的圖表是我的數據使用matplotlib或seaborn繪製兩列之間的關係
Date received Consumer disputed?
15-05-2014 0
18-09-2014 0
13-03-2014 0
17-07-2015 1
20-11-2014 0
26-06-2014 0
28-09-2012 0
06-05-2015 1
25-02-2013 0
30-03-2016 0
21-03-2014 0
的小片段的情節應該是這樣的：1和0的分佈相對於日專門月份部分如此我可以決定哪個月有更多的1，哪些有更多的0。在此先感謝
沿東西線...
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
x = df['Date'].values
y = df['received'].values
plt.scatter(x,y)
plt.show()
我會用條形圖
df['Consumer disputed?'].groupby(df['Date received'].dt.month).sum().plot.bar()
這裏是我的問題的解決方案。
#extract the month form the date
train_data['month'] = pd.to_datetime(train_data['Date received']).dt.month
#crosstab displays the frequency distribution of the variable
#(here "Consumer disputed?") in a matrix format`
b = pd.crosstab(train_data['month'], train_data['Consumer disputed?'])
#transform the label month into a column
b.reset_index(level='month', inplace=True)
#plot the graph
b.plot('month', 'Yes')
如果一個月沒有出現，這是否意味着該值是0？ –
每個月都不會出現月份。可以說1和0是隨機分佈的..更多1在幾個月內，而在其他一些上更少。使用我需要決定哪一年的哪一部分有更多的消費者爭議（1是肯定的，0是沒有在消費者爭議專欄） – Biswa