python - 如何使用数据框中的特定行和列在Panda Python中创建直方图

图片中有以下数据框，我想绘制一个直方图，以显示任何给定年份（例如2010年）世界上所有国家的分布。

以下是我的代码表在清洁以下代码后生成的：

dataSheet = pd.read_excel("http://api.worldbank.org/v2/en/indicator/EN.ATM.CO2E.PC?downloadformat=excel",sheetname="Data")
dataSheet = dataSheet.transpose()
dataSheet = dataSheet.drop(dataSheet.columns[[0,1]], axis=1) ;
dataSheet = dataSheet.drop(['World Development Indicators', 'Unnamed: 2','Unnamed: 3'])

最佳答案

为了绘制任何特定年份（例如2010年）的所有国家/地区的直方图，我需要执行以下操作。在您的代码之后：

dataSheet = pd.read_excel("http://api.worldbank.org/v2/en/indicator/EN.ATM.CO2E.PC?    downloadformat=excel",sheetname="Data")
dataSheet = dataSheet.transpose()
dataSheet = dataSheet.drop(dataSheet.columns[[0,1]], axis=1)
dataSheet = dataSheet.drop(['World Development Indicators', 'Unnamed: 2','Unnamed: 3'])

通过将实际的国家/地区名称分配为列名，我将重新组织列名：

dataSheet.columns = dataSheet.iloc[1] # here I'm assigning the column names
dataSheet = dataSheet.reindex(dataSheet.index.drop('Data Source')) # here I'm re-indexing and getting rid of the duplicate row

然后，我将再次转置数据帧（为安全起见，我将其分配给新变量）：

df = dataSheet.transpose()

然后，我会像分配分配的新列名称一样进行操作，因此我们得到了一个不错的数据框（尽管仍然不是最佳的），并以国家/地区名称作为索引。

df.columns = df.iloc[0]
df = df.reindex(df.index.drop('Country Name'))

现在您终于可以绘制直方图，例如2010年：

import matplotlib.pyplot as plt
df[2010].plot(kind='bar', figsize=[30,10])