从csv中选择几行并在python中绘制两列答案

【问题标题】：Select several rows and plot two columns in python from a csv从csv中选择几行并在python中绘制两列
【发布时间】：2021-07-08 20:02:20
【问题描述】：

我有一个 5 列 36 行的 CSV。第一列有一个名称，第二列和第三列在 X（波长）和 Y（反射率）轴上有我想要的两个幅度。我希望能够选择不同的行并绘制它们的波长与反射率，但我不知道如何为任何给定行选择两列。 csv 格式如下：

Name,_xx,_yy,Source,Spectometer

Seawater_open_ocean,"[205,213,...]","[0.0360,0.0360,...]",UGSG,BECK

我只写了这个：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import csv

x=[]
y=[]

df = pd.read_csv('albedos.csv')
df.set_index('Name', inplace=True)

for row in df:
    x.append((row[2]))
    y.append((row[3]))

print(df.loc[['Dry_sand','Wet_sand','Old_road']])

plt.plot(x,y, marker='o')

plt.title('Spectrum')

plt.xlabel('Wavelength')
plt.ylabel('Reflectance')

plt.show()

我不知道如何让它为每个索引元素选择 _xx 和 _yy 列并绘制它。我对编程很陌生，所以也许这很容易，但还没有发现这个特定问题在这里得到解决。我希望它看起来与此相似：

【问题讨论】：

标签： python pandas csv plot

【解决方案1】：

数据框的结构使您的绘图任务变得困难。

我建议您首先告诉 read_csv 它应该将 _xx 和 _yy 中的字符串评估为原生列表：

 df = pd.read_csv('albedos.csv', converters={'_xx': eval, '_yy':eval})

假设这个数据框中只有一行：

                  Name         _xx             _yy Source Spectometer
0  Seawater_open_ocean  [205, 213]  [0.036, 0.036]   UGSG        BECK

您可以像这样扩展_xx 和_yy：

exploded_df = df[['Name', '_xx', '_yy']].set_index(['Name']).apply(pd.Series.explode).reset_index()

得到

                  Name  _xx    _yy
0  Seawater_open_ocean  205  0.036
1  Seawater_open_ocean  213  0.036

我假设从那里通过过滤每个名称来绘制数据不会有任何困难。

【讨论】：

【解决方案2】：

您的示例数据缺少构建示例...已合成一些
最重要的步骤是将编码为字符串的列表转换为使用apply(json.loads) 的实际列表
假设您已经 set_index() 在 .loc[] 中使用它来识别您的坐标
切换到创建图形和轴，然后添加每一行

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import io, json

df = pd.read_csv(io.StringIO("""Name,_xx,_yy,Source,Spectometer
Dry_sand,"[190,193]","[0.0360,0.0370]",UGSG,BECK
Seawater_open_ocean,"[205,213]","[0.0360,0.0360]",UGSG,BECK"""), sep=",")

df["_xx"] = df["_xx"].apply(json.loads)
df["_yy"] = df["_yy"].apply(json.loads)
df.set_index("Name", inplace=True)

fig, ax = plt.subplots(figsize=[4,4])

# plot two lines... array specifies keys
for l in ["Seawater_open_ocean", "Dry_sand"]:
    ax.plot(df.loc[l,"_xx"], df.loc[l,"_yy"])

ax.set_title('Spectrum')
ax.set_xlabel('Wavelength')
ax.set_ylabel('Reflectance')

【讨论】：