设计思路:通过jmeter5.1压测获取cpu,Mem,Network的压测指标数据利用pandas+openpyxl进行数据可视化: 涉及添加jar包:下载地址:https://files.cnblogs.com/files/SunshineKimi/Permon_jars.zip lib 添加插件 permon2.2jar 和 cmn-jmeter0.4.jarlib/ext 添加插件 permon2.1.jar CPU: MemInfo: Network: csv数据获取以及观察: lin…

Pandas单变量画图 Bar Chat Line Chart Area Chart Histogram df.plot.bar() df.plot.line() df.plot.area() df.plot.hist() 适合定类数据和小范围取值的定序数据 适合定序数据和定距数据 适合定序数据和定距数据 适合定距数据 pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:"杀手级特征",使整个生态系统融合在一起.除了数据读取.转换之外,也可以进行数据可视化.易于使用和富有表现力的p…

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容…

1.数据概览 第一步当然是把缺失的数据找出来, Pandas 找缺失数据可以使用 info() 这个方法(这里选用的数据源还是前面一篇文章所使用的 Excel ,小编这里简单的随机删除掉几个数据) import pandas as pd # 相对路径 df = pd.read_excel("result_data.xlsx") print(df) # 输出结果 plantform read_num fans_num rank_num like_num create_date 0 cnb…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64421378 Excel中知名度最高的函数当属VLOOKUP,它的确很有用,可以在两个表之间进行匹配数据,使工作效率大大提升,虽然它也有很多局限性.这里不讨论VLOOKUP,而是学习一个和VLOOKUP功能很相似的DAX函数:RELATED. RELATED RELATED是一个值函数,它的参数是一列,RELATED函数也是把一个表的数据通过匹配到另一个表中,前提是使用前应该在两个表之间建立关系. 表之间的关系图如下, 订单表的数据如…

最近迷恋上了画图,一方面是觉得挺有意思的,另一方面是觉得自己确实画图方面比较弱,所以决定比较系统地回顾反思一下,同时顺带记录下来分享给大家.也确实是好久好久没更新文章了,真的是杂事太多太忙太牵扯精力没法更新,好多粉丝的消息也都回不了. 还有一个原因就是画图这个东西,可以学一点记一点,然后写一点,碎片化时间可以完全利用起来,写统计方法的话,是需要大量整块的时间去思考的,思路断了下次相连起来就特别困难,所以如果不是特别闲,有大量整块的时间,感觉我自己也很难写的出来了.因为太多是精力被牵扯,稍有闲暇时…

1.Excel 1.1 Excel导入 read_excel() pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_value…

第四章:交互式绘图接口 本章我们将展示Python的绘图功能以及如何在IPython中交互式地使用它们. NumPy为处理大量的多维数组结构的数据提供了高效的方法.但是看行行列列的数字总不如直接看曲线图.散点图.折线图.图片等图像来的直观.Matplotlib是一个使用NumPy数据生成高质量图像的Python包,其包含的内容非常丰富.它提供了和世界上工程与科学领域非常流行的商业软件atlab非常相似的简单而高级的绘图接口.Matplotlib和IPython结合的相当好. 我们也会介绍一些图形…

注:很早之前就打算专门写一篇与Python数据可视化相关的博客,对一些基本概念和常用技巧做一个小结.今天终于有时间来完成这个计划了! 0. Python中常用的可视化工具 Python在数据科学中的地位,不仅仅是因为numpy, scipy, pandas, scikit-learn这些高效易用.接口统一的科学计算包,其强大的数据可视化工具也是重要组成部分.在Python中,使用的最多的数据可视化工具是matplotlib,除此之外还有很多其他可选的可视化工具包,主要包括以下几大类: matpl…

摘要: 本文讲述了热图.二维密度图.蜘蛛图.树形图这四种Python数据可视化方法. 数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分.人们常常会从探索数据分析(EDA)开始,来深入了解数据,并且创建可视化确实有助于让问题更清晰和更容易理解,尤其是对于那些较大的高维度数据集.在项目结束的时候,能够以清晰的.简洁的和令人信服的方式呈现最终结果,这是非常重要的,让你的用户能够理解和明白. 你可能已经看过了我之前的文章<5种快速和简单的Python数据可视化方法(含代码)>(5 Quick…