Python实现多条件筛选Excel数据并批量绘制直方图

本文介绍基于Python，读取Excel数据，以一列数据的值为标准，对这一列数据处于指定范围的所有行，再用其他几列数据数值，加以筛选与剔除；同时，对筛选与剔除前、后的数据分别绘制若干直方图，并将结果数据导出保存为一个新的Excel表格文件的方法。 首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个Excel表格文件，在本文中我们就以 .csv 格式的文件为例；其中，如下图所示，这一文件中有一列（在本文中也就是 days 这一列）数据，我们将其作为基准数据，希望首先取出 days 数值处于 0 至 45 、 320 至 365 范围内的所有样本（一行就是一个样本），进行后续的操作。 其次，对于取出的样本，再依据其他 4 列（在本文中也就是 blue_dif 、 green_dif 、 red_dif 与 inf_dif 这 4 列）数据，将这 4 列数据不在指定数值区域内的行删除。在这一过程中，我们还希望绘制在数据删除前、后，这 4 列（也就是 blue_dif 、 green_dif 、 red_dif 与 inf_dif 这 4 列）数据各自的直方图，一共是 8 张图。最后，我们还希望将删除上述数据后的数据保存为一个新的Excel表格文件。 知道了需求，我们就可以撰写代码。本文所用的代码如下所示。 首先，我们通过 pd.read_csv 函数从指定路径的 .csv 文件中读取数据，并将其存储在名为 df 的DataFrame中。 接下来，通过一系列条件筛选操作，从原始数据中选择满足特定条件的子集。具体来说，我们筛选出了在 blue_dif 、 green_dif 、 red_dif 与 inf_dif 这 4 列中数值在一定范围内的数据，并将这些数据存储在名为 blue_original 、 green_original 、 red_original 和 inf_original 的新Series中，这些数据为我们后期绘制直方图做好了准备。 其次，创建一个名为 mask 的布尔掩码，该掩码用于筛选满足条件的数据。在这里，它筛选出了 days 列的值在 0 到 45 之间或在 320 到 365 之间的数据。 随后，我们使用 apply 函数和 lambda 表达式，对于 days 列的值在 0 到 45 之间或在 320 到 365 之间的行，如果其 blue_dif 、 green_dif 、 red_dif 与 inf_dif 这 4 列的数据不在指定范围内，那么就将这列的数据随机设置为NaN， p =[0.9, 0.1] 则是指定了随机替换为NaN的概率。这里需要注意，如果我们不给出 p =[0.9, 0.1] 这样的概率分布，那么程序将依据均匀分布的原则随机选取数据。 最后，我们使用 dropna 函数，删除包含NaN值的行，从而得到筛选处理后的数据。其次，我们依然根据这四列的筛选条件，计算出处理后的数据的子集，存储在 blue_new 、 green_new 、 red_new 和 inf_new 中。紧接着，使用Matplotlib创建直方图来可视化原始数据和处理后数据的分布；这些直方图被分别存储在 8 个不同的图形中。 代码的最后，将处理后的数据保存为新的 .csv 文件，该文件路径由 result_file_path 指定。 运行上述代码，我们将得到 8 张直方图，如下图所示。且在指定的文件夹中看到结果文件。 至此，大功告成。 以上就是Python实现多条件筛选Excel数据并批量绘制直方图的详细内容，更多关于Python绘制直方图的资料请关注脚本之家其它相关文章！