在Python中用于条件密度估计的工具

要回答您的总体问题，我们应该经过不同的步骤并回答不同的问题：

• 如何读取csv文件（或文本数据）？

• 如何过滤数据？

• 如何绘制数据？

在每个阶段，您都需要使用一些技术和特定的工具，在不同的阶段，您可能还会有不同的选择（您可以在互联网上寻找不同的选择）。

1-如何读取csv文件：

有一个内置的功能可以在存储数据的csv文件中进行浏览。但是大多数人建议熊猫处理csv文件。

后安装熊猫包，您可以使用阅读您的CSV文件Read_CSV命令。

import pandas as pddf= pd.read_csv("file.csv")

由于您没有共享csv文件，因此我将随机创建一个数据集来说明即将执行的步骤。

import pandas as pdimport numpy as npt= [1,1,1,2,0,1,1,0,0,2,1,1,2,0,0,0,0,1,1,1]df = pd.Dataframe(np.random.randn(20, 2), columns=list('AC'))df['B']=t  #put a random column with only 0,1,2 values, then insert it to the dataframe

注意：Numpy是一个python软件包。使用数学运算会很有帮助。您主要不需要它，但是我在这里提到它是为了消除混乱。

如果在这种情况下打印df，您将得到以下结果：

         A         C    B0  -0.090162  0.035458  11   2.068328 -0.357626  12  -0.476045 -1.217848  13  -0.405150 -1.111787  24   0.502283  1.586743  05   1.822558 -0.398833  16   0.367663  0.305023  17   2.731756  0.563161  08   2.096459  1.323511  09   1.386778 -1.774599  210 -0.512147 -0.677339  111 -0.091165  0.587496  112 -0.264265  1.216617  213  1.731371 -0.906727  014  0.969974  1.305460  015 -0.795679 -0.707238  016  0.274473  1.842542  017  0.771794 -1.726273  118  0.126508 -0.206365  119  0.622025 -0.322115  1

2–如何过滤数据：有多种过滤数据的技术。最简单的方法是选择数据框内的列名+条件。在我们的情况下，条件是在B列中选择值“ 2”。

l= df[df['B']==2]print l

您还可以使用其他方式，例如groupby，lambda遍历数据帧并应用不同的条件来过滤数据。

for key in df.groupby('B'):    print key

如果运行上述脚本，您将获得：

对于第一个：仅B == 2的数据

A         C  B3  -0.405150 -1.111787  29   1.386778 -1.774599  212 -0.264265  1.216617  2

对于第二个：打印结果分为几组。

(0, A         C  B4   0.502283  1.586743  07   2.731756  0.563161  08   2.096459  1.323511  013  1.731371 -0.906727  014  0.969974  1.305460  015 -0.795679 -0.707238  016  0.274473  1.842542  0)(1, A         C  B0  -0.090162  0.035458  11   2.068328 -0.357626  12  -0.476045 -1.217848  15   1.822558 -0.398833  16   0.367663  0.305023  110 -0.512147 -0.677339  111 -0.091165  0.587496  117  0.771794 -1.726273  118  0.126508 -0.206365  119  0.622025 -0.322115  1)(2, A         C  B3  -0.405150 -1.111787  29   1.386778 -1.774599  212 -0.264265  1.216617  2)

• 如何绘制数据：

绘制数据的最简单方法是使用matplotlib

在B列中绘制数据的最简单方法是运行：

import randomimport matplotlib.pyplot as pltxbins=range(0,len(l))plt.hist(df.B, bins=20, color='blue')plt.show()

您将得到以下结果：

如果要组合绘制结果，则应使用不同的颜色/技术以使其有用。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plta = df.Ab = df.Bc = df.Ct= range(20)plt.plot(t, a, 'r--',  b, 'bs--', c, 'g^--')plt.legend()plt.show()

结果是：

绘制数据是由特定需求决定的。您可以通过查看marplotlib.org官方网站的示例来探索绘制数据的不同方法。