Разница в графике, построенном из excel и python?

Загрузил текстовый файл с помощью панд и построил график для выбранных двух столбцов (упомянутых в командной строке pd.read_csv)

Текстовые файлы здесь.

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

files=sorted(glob.glob(r"adress of folder containing text files\*.txt")) 
T_raise= pd.read_csv(files[1],delimiter=',',skiprows=1,index_col=False,usecols= 
["COLUMN A","COLUMN B"])
t=T_raise.iloc[1:6900,0]
T=T_raise.iloc[1:6900,1]
plt.plot(t.values,T.values)

График, полученный из python и excel, отличается, Python показывает линейный график, который неверен (пожалуйста, найдите png графика, построенного из excel в ссылке)

Вы пытались создать временный фрейм данных с группировкой, а затем пытались восстановить построенный график?

— 29.05.2019 08:47

python pandas

29.05.2019 08:34

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вышеупомянутая проблема замедления решается с помощью CSV-файл буфера

zip(t,T)
    with open('text.csv', 'w') as f:
        writer = csv.writer(f, delimiter='\t')
        writer.writerows(zip(t,T))

чтобы получить значения для графика,

# lines can be used for reading the different text files with similar number of columns, and getting graphs for selected columns and plotting them together in one figure 
import matplotlib
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
import glob
i=0;
files= sorted (glob.glob('<address of the text files there in link shared in question above\*.txt')) 
nof = len(files)
for i in range(0,nof):
    T_raise= pd.read_csv(files[i],delimiter=',',skiprows=1,index_col=False,usecols=["column A","Column B"], header=0)

    t=T_raise.iloc[1:len(T_raise)-1,0]
    T=T_raise.iloc[1:len(T_raise)-1,1]
    zip(t,T)
    with open('text.csv', 'w') as f:
        writer = csv.writer(f, delimiter='\t')
        writer.writerows(zip(t,T))
        T2_raise=pd.read_csv('text.csv',delimiter='\t',header=0)
        t2=T2_raise.iloc[1:len(T2_raise)-1,0]
        T2=T2_raise.iloc[1:len(T2_raise)-1,1]
        plt.plot(t2,T2)

Предложите, если есть лучшие способы сделать это, спасибо

31.05.2019 15:38