挑战全网目前最全python例子（附源码），独此一家，经典值得收藏！！！（五）：Python绘图，Python实战
2024-04-22 01:46:26
上一篇：挑战全网目前最全python例子（附源码），独此一家，经典值得收藏！！！（四）：Python利器
七、Python画图
Python常用的绘图工具包括：matplotlib, seaborn, plotly等，以及一些其他专用于绘制某类图如词云图等的包，描绘绘图轨迹的turtle包等。本章节将会使用一些例子由易到难的阐述绘图的经典小例子，目前共收录10个。
1 turtle绘制奥运五环图
turtle绘图的函数非常好用，基本看到函数名字，就能知道它的含义，下面使用turtle，仅用15行代码来绘制奥运五环图。
1 导入库
import turtle
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def drawCircle(x,y,c='red'):p.pu()# 抬起画笔p.goto(x,y) # 绘制圆的起始位置p.pd()# 放下画笔p.color(c)# 绘制c色圆环p.circle(30,360) #绘制圆：半径，角度
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3 画笔基本设置
p = turtle
p.pensize(3) # 画笔尺寸设置3
复制代码免费领取Python自动化学习资料 工具，面试宝典面试技巧，加QQ群，785128166，群内还会大佬技术交流4 绘制五环图
调用画圆函数
drawCircle(0,0,'blue')
drawCircle(60,0,'black')
drawCircle(120,0,'red')
drawCircle(90,-30,'green')
drawCircle(30,-30,'yellow') p.done()
复制代码结果：
[图片上传失败...(image-7c479f-1577689175382)]
2 turtle绘制漫天雪花
导入模块
导入 turtle库和 python的 random
import turtle as p
import random
复制代码绘制雪花
def snow(snow_count):p.hideturtle()p.speed(500)p.pensize(2)for i in range(snow_count):r = random.random()g = random.random()b = random.random()p.pencolor(r, g, b)p.pu()p.goto(random.randint(-350, 350), random.randint(1, 270))p.pd()dens = random.randint(8, 12)snowsize = random.randint(10, 14)for _ in range(dens):p.forward(snowsize) # 向当前画笔方向移动snowsize像素长度p.backward(snowsize) # 向当前画笔相反方向移动snowsize像素长度p.right(360 / dens) # 顺时针移动360 / dens度复制代码绘制地面
def ground(ground_line_count):p.hideturtle()p.speed(500)for i in range(ground_line_count):p.pensize(random.randint(5, 10))x = random.randint(-400, 350)y = random.randint(-280, -1)r = -y / 280g = -y / 280b = -y / 280p.pencolor(r, g, b)p.penup() # 抬起画笔p.goto(x, y) # 让画笔移动到此位置p.pendown() # 放下画笔p.forward(random.randint(40, 100)) # 眼当前画笔方向向前移动40~100距离
复制代码主函数
def main():p.setup(800, 600, 0, 0)# p.tracer(False)p.bgcolor("black")snow(30)ground(30)# p.tracer(True)p.mainloop()main()
复制代码动态图结果展示：
图片失效了~抱歉
3 wordcloud词云图
import hashlib
import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud
geo_data=pd.read_excel(r"../data/geo_data.xlsx")
print(geo_data)
# 0 深圳
# 1 深圳
# 2 深圳
# 3 深圳
# 4 深圳
# 5 深圳
# 6 深圳
# 7 广州
# 8 广州
# 9 广州words = ','.join(x for x in geo_data['city'] if x != []) #筛选出非空列表值
wc = WordCloud(background_color="green", #背景颜色"green"绿色max_words=100, #显示最大词数font_path='./fonts/simhei.ttf', #显示中文min_font_size=5,max_font_size=100,width=500 #图幅宽度)
x = wc.generate(words)
x.to_file('../data/geo_data.png')
复制代码[图片上传失败...(image-78330d-1577689175382)]
4 plotly画柱状图和折线图
#柱状图+折线图
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4, 5],y=[1.5, 1, 1.3, 0.7, 0.8, 0.9]))
fig.add_trace(go.Bar(x=[0, 1, 2, 3, 4, 5],y=[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4]))
fig.show()
复制代码图片上传失败~
5 seaborn热力图（免费领取Python自动化学习资料 工具，面试宝典面试技巧，加QQ群，785128166，群内还会大佬技术交流）
# 导入库
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 生成数据集
data = np.random.random((6,6))
np.fill_diagonal(data,np.ones(6))
features = ["prop1","prop2","prop3","prop4","prop5", "prop6"]
data = pd.DataFrame(data, index = features, columns=features)
print(data)
# 绘制热力图
heatmap_plot = sns.heatmap(data, center=0, cmap='gist_rainbow')
plt.show()
复制代码
6 matplotlib折线图
模块名称：example_utils.py，里面包括三个函数，各自功能如下：
import matplotlib.pyplot as plt# 创建画图fig和axes
def setup_axes():fig, axes = plt.subplots(ncols=3, figsize=(6.5,3))for ax in fig.axes:ax.set(xticks=[], yticks=[])fig.subplots_adjust(wspace=0, left=0, right=0.93)return fig, axes
# 图片标题
def title(fig, text, y=0.9):fig.suptitle(text, size=14, y=y, weight='semibold', x=0.98, ha='right',bbox=dict(boxstyle='round', fc='floralwhite', ec='#8B7E66',lw=2))
# 为数据添加文本注释
def label(ax, text, y=0):ax.annotate(text, xy=(0.5, 0.00), xycoords='axes fraction', ha='center',style='italic',bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='floralwhite',ec='#8B7E66'))
复制代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimport example_utilsx = np.linspace(0, 10, 100)fig, axes = example_utils.setup_axes()
for ax in axes:ax.margins(y=0.10)# 子图1 默认plot多条线，颜色系统分配
for i in range(1, 6):axes[0].plot(x, i * x)# 子图2 展示线的不同linestyle
for i, ls in enumerate(['-', '--', ':', '-.']):axes[1].plot(x, np.cos(x) + i, linestyle=ls)# 子图3 展示线的不同linestyle和marker
for i, (ls, mk) in enumerate(zip(['', '-', ':'], ['o', '^', 's'])):axes[2].plot(x, np.cos(x) + i * x, linestyle=ls, marker=mk, markevery=10)# 设置标题
# example_utils.title(fig, '"ax.plot(x, y, ...)": Lines and/or markers', y=0.95)
# 保存图片
fig.savefig('plot_example.png', facecolor='none')
# 展示图片
plt.show()
复制代码7 matplotlib散点图
对应代码：
"""
散点图的基本用法
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimport example_utils# 随机生成数据
np.random.seed(1874)
x, y, z = np.random.normal(0, 1, (3, 100))
t = np.arctan2(y, x)
size = 50 * np.cos(2 * t)**2 + 10fig, axes = example_utils.setup_axes()# 子图1
axes[0].scatter(x, y, marker='o', color='darkblue', facecolor='white', s=80)
example_utils.label(axes[0], 'scatter(x, y)')# 子图2
axes[1].scatter(x, y, marker='s', color='darkblue', s=size)
example_utils.label(axes[1], 'scatter(x, y, s)')# 子图3
axes[2].scatter(x, y, s=size, c=z, cmap='gist_ncar')
example_utils.label(axes[2], 'scatter(x, y, s, c)')# example_utils.title(fig, '"ax.scatter(...)": Colored/scaled markers',
# y=0.95)
fig.savefig('scatter_example.png', facecolor='none')plt.show()8 matplotlib柱状图
对应代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimport example_utilsdef main():fig, axes = example_utils.setup_axes()basic_bar(axes[0])tornado(axes[1])general(axes[2])# example_utils.title(fig, '"ax.bar(...)": Plot rectangles')fig.savefig('bar_example.png', facecolor='none')plt.show()# 子图1
def basic_bar(ax):y = [1, 3, 4, 5.5, 3, 2]err = [0.2, 1, 2.5, 1, 1, 0.5]x = np.arange(len(y))ax.bar(x, y, yerr=err, color='lightblue', ecolor='black')ax.margins(0.05)ax.set_ylim(bottom=0)example_utils.label(ax, 'bar(x, y, yerr=e)')# 子图2
def tornado(ax):y = np.arange(8)x1 = y + np.random.random(8) + 1x2 = y + 3 * np.random.random(8) + 1ax.barh(y, x1, color='lightblue')ax.barh(y, -x2, color='salmon')ax.margins(0.15)example_utils.label(ax, 'barh(x, y)')# 子图3
def general(ax):num = 10left = np.random.randint(0, 10, num)bottom = np.random.randint(0, 10, num)width = np.random.random(num) + 0.5height = np.random.random(num) + 0.5ax.bar(left, height, width, bottom, color='salmon')ax.margins(0.15)example_utils.label(ax, 'bar(l, h, w, b)')main()
复制代码9 matplotlib等高线图
对应代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.cbook import get_sample_dataimport example_utilsz = np.load(get_sample_data('bivariate_normal.npy'))fig, axes = example_utils.setup_axes()axes[0].contour(z, cmap='gist_earth')
example_utils.label(axes[0], 'contour')axes[1].contourf(z, cmap='gist_earth')
example_utils.label(axes[1], 'contourf')axes[2].contourf(z, cmap='gist_earth')
cont = axes[2].contour(z, colors='black')
axes[2].clabel(cont, fontsize=6)
example_utils.label(axes[2], 'contourf + contour\n + clabel')# example_utils.title(fig, '"contour, contourf, clabel": Contour/label 2D data',
# y=0.96)
fig.savefig('contour_example.png', facecolor='none')plt.show()
复制代码10 imshow图
对应代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.cbook import get_sample_data
from mpl_toolkits import axes_grid1import example_utilsdef main():fig, axes = setup_axes()plot(axes, *load_data())# example_utils.title(fig, '"ax.imshow(data, ...)": Colormapped or RGB arrays')fig.savefig('imshow_example.png', facecolor='none')plt.show()def plot(axes, img_data, scalar_data, ny):# 默认线性插值axes[0].imshow(scalar_data, cmap='gist_earth', extent=[0, ny, ny, 0])# 最近邻插值axes[1].imshow(scalar_data, cmap='gist_earth', interpolation='nearest',extent=[0, ny, ny, 0])# 展示RGB/RGBA数据axes[2].imshow(img_data)def load_data():img_data = plt.imread(get_sample_data('5.png'))ny, nx, nbands = img_data.shapescalar_data = np.load(get_sample_data('bivariate_normal.npy'))return img_data, scalar_data, nydef setup_axes():fig = plt.figure(figsize=(6, 3))axes = axes_grid1.ImageGrid(fig, [0, 0, .93, 1], (1, 3), axes_pad=0)for ax in axes:ax.set(xticks=[], yticks=[])return fig, axesmain()11 pyecharts绘制仪表盘
使用pip install pyecharts 安装，版本为 v1.6，pyecharts绘制仪表盘，只需要几行代码：
from pyecharts import charts# 仪表盘
gauge = charts.Gauge()
gauge.add('Python小例子', [('Python机器学习', 30), ('Python基础', 70.),('Python正则', 90)])
gauge.render(path="./data/仪表盘.html")
print('ok')
复制代码仪表盘中共展示三项，每项的比例为30%,70%,90%，如下图默认名称显示第一项：Python机器学习，完成比例为30%
12 pyecharts漏斗图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel, Page
from random import randintdef funnel_base() -> Funnel:c = (Funnel().add("豪车", [list(z) for z in zip(['宝马', '法拉利', '奔驰', '奥迪', '大众', '丰田', '特斯拉'],[randint(1, 20) for _ in range(7)])]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="豪车漏斗图")))return c
funnel_base().render('./img/car_fnnel.html')
复制代码以7种车型及某个属性值绘制的漏斗图，属性值大越靠近漏斗的大端。
13 pyecharts日历图
import datetime
import random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Calendardef calendar_interval_1() -> Calendar:begin = datetime.date(2019, 1, 1)end = datetime.date(2019, 12, 27)data = [[str(begin + datetime.timedelta(days=i)), random.randint(1000, 25000)]for i in range(0, (end - begin).days + 1, 2) # 隔天统计]calendar = (Calendar(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px")).add("", data, calendar_opts=opts.CalendarOpts(range_="2019")).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Calendar-2019年步数统计"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=25000,min_=1000,orient="horizontal",is_piecewise=True,pos_top="230px",pos_left="100px",),))return calendarcalendar_interval_1().render('./img/calendar.html')
复制代码绘制2019年1月1日到12月27日的步行数，官方给出的图形宽度900px不够，只能显示到9月份，本例使用opts.InitOpts(width="1200px")做出微调，并且visualmap显示所有步数，每隔一天显示一次：
14 pyecharts绘制graph图
import json
import os
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Graph, Pagedef graph_base() -> Graph:nodes = [{"name": "cus1", "symbolSize": 10},{"name": "cus2", "symbolSize": 30},{"name": "cus3", "symbolSize": 20}]links = []for i in nodes:if i.get('name') == 'cus1':continuefor j in nodes:if j.get('name') == 'cus1':continuelinks.append({"source": i.get("name"), "target": j.get("name")})c = (Graph().add("", nodes, links, repulsion=8000).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="customer-influence")))return c
复制代码构建图，其中客户点1与其他两个客户都没有关系(link)，也就是不存在有效边：
15 pyecharts水球图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Liquid, Page
from pyecharts.globals import SymbolTypedef liquid() -> Liquid:c = (Liquid().add("lq", [0.67, 0.30, 0.15]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Liquid")))return cliquid().render('./img/liquid.html')
复制代码水球图的取值[0.67, 0.30, 0.15]表示下图中的三个波浪线，一般代表三个百分比:
16 pyecharts饼图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from random import randintdef pie_base() -> Pie:c = (Pie().add("", [list(z) for z in zip(['宝马', '法拉利', '奔驰', '奥迪', '大众', '丰田', '特斯拉'],[randint(1, 20) for _ in range(7)])]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-基本示例")).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")))return cpie_base().render('./img/pie_pyecharts.html')
复制代码
17 pyecharts极坐标图
import random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Page, Polardef polar_scatter0() -> Polar:data = [(alpha, random.randint(1, 100)) for alpha in range(101)] # r = random.randint(1, 100)print(data)c = (Polar().add("", data, type_="bar", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Polar")))return cpolar_scatter0().render('./img/polar.html')
复制代码极坐标表示为(夹角,半径)，如(6,94)表示夹角为6，半径94的点：
18 pyecharts词云图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Page, WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolTypewords = [("Python", 100),("C++", 80),("Java", 95),("R", 50),("JavaScript", 79),("C", 65)
]def wordcloud() -> WordCloud:c = (WordCloud()# word_size_range: 单词字体大小范围.add("", words, word_size_range=[20, 100], shape='cardioid').set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="WordCloud")))return cwordcloud().render('./img/wordcloud.html')
复制代码("C",65)表示在本次统计中C语言出现65次
19 pyecharts系列柱状图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from random import randintdef bar_series() -> Bar:c = (Bar().add_xaxis(['宝马', '法拉利', '奔驰', '奥迪', '大众', '丰田', '特斯拉']).add_yaxis("销量", [randint(1, 20) for _ in range(7)]).add_yaxis("产量", [randint(1, 20) for _ in range(7)]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar的主标题", subtitle="Bar的副标题")))return cbar_series().render('./img/bar_series.html')
复制代码
20 pyecharts热力图
import random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import HeatMapdef heatmap_car() -> HeatMap:x = ['宝马', '法拉利', '奔驰', '奥迪', '大众', '丰田', '特斯拉']y = ['中国','日本','南非','澳大利亚','阿根廷','阿尔及利亚','法国','意大利','加拿大']value = [[i, j, random.randint(0, 100)]for i in range(len(x)) for j in range(len(y))]c = (HeatMap().add_xaxis(x).add_yaxis("销量", y, value).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),))return cheatmap_car().render('./img/heatmap_pyecharts.html')
复制代码热力图描述的实际是三维关系，x轴表示车型，y轴表示国家，每个色块的颜色值代表销量，颜色刻度尺显示在左下角，颜色越红表示销量越大。
八、Python实战 （免费领取Python自动化学习资料 工具，面试宝典面试技巧，加QQ群，785128166，群内还会大佬技术交流）
1 环境搭建
区分几个小白容易混淆的概念：pycharm，python解释器，conda安装，pip安装，总结来说：
pycharm是python开发的集成开发环境(Integrated Development Environment，简称IDE)，它本身无法执行Python代码python解释器才是真正执行代码的工具，pycharm里可设置Python解释器，一般去python官网下载python3.7或python3.8版本；如果安装过anaconda，它里面必然也包括一个某版本的Python解释器；pycharm配置python解释器选择哪一个都可以。- anaconda是python常用包的合集，并提供给我们使用
conda命令非常方便的安装各种Python包。 conda安装：我们安装过anaconda软件后，就能够使用conda命令下载anaconda源里(比如中科大镜像源)的包pip安装：类似于conda安装的python安装包的方法
修改镜像源
在使用安装conda 安装某些包会出现慢或安装失败问题，最有效方法是修改镜像源为国内镜像源。之前都选用清华镜像源，但是2019年后已停止服务。推荐选用中科大镜像源。
先查看已经安装过的镜像源，cmd窗口执行命令：
conda config --show
复制代码查看配置项channels，如果显示带有tsinghua，则说明已安装过清华镜像。
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
复制代码下一步，使用conda config --remove channels url地址删除清华镜像，如下命令删除第一个。然后，依次删除所有镜像源
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/
复制代码添加目前可用的中科大镜像源：
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
复制代码并设置搜索时显示通道地址：
conda config --set show_channel_urls yes
复制代码确认是否安装镜像源成功，执行conda config --show，找到channels值为如下：
channels:- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- defaults
复制代码Done~
2 自动群发邮件
Python自动群发邮件
import smtplib
from email import (header)
from email.mime import (text, application, multipart)
import timedef sender_mail():smt_p = smtplib.SMTP()smt_p.connect(host='smtp.qq.com', port=25)sender, password = '113097485@qq.com', "**************"smt_p.login(sender, password)receiver_addresses, count_num = ['guozhennianhua@163.com', 'xiaoxiazi99@163.com'], 1for email_address in receiver_addresses:try:msg = multipart.MIMEMultipart()msg['From'] = "zhenguo"msg['To'] = email_addressmsg['subject'] = header.Header('这是邮件主题通知', 'utf-8')msg.attach(text.MIMEText('这是一封测试邮件，请勿回复本邮件~', 'plain', 'utf-8'))smt_p.sendmail(sender, email_address, msg.as_string())time.sleep(10)print('第%d次发送给%s' % (count_num, email_address))count_num = count_num + 1except Exception as e:print('第%d次给%s发送邮件异常' % (count_num, email_address))continuesmt_p.quit()sender_mail()
复制代码注意： 发送邮箱是qq邮箱，所以要在qq邮箱中设置开启SMTP服务，设置完成时会生成一个授权码，将这个授权码赋值给文中的password变量。
发送后的截图：
3 二分搜索
二分搜索是程序员必备的算法，无论什么场合，都要非常熟练地写出来。
小例子描述： 在有序数组arr中，指定区间[left,right]范围内，查找元素x 如果不存在，返回-1
二分搜索binarySearch实现的主逻辑
def binarySearch(arr, left, right, x):while left <= right:mid = int(left + (right - left) / 2); # 找到中间位置。求中点写成(left+right)/2更容易溢出，所以不建议这样写# 检查x是否出现在位置midif arr[mid] == x:print('found %d 在索引位置%d 处' %(x,mid))return mid# 假如x更大，则不可能出现在左半部分elif arr[mid] < x:left = mid + 1 #搜索区间变为[mid+1,right]print('区间缩小为[%d,%d]' %(mid+1,right))# 同理，假如x更小，则不可能出现在右半部分elif x<arr[mid]:right = mid - 1 #搜索区间变为[left,mid-1]print('区间缩小为[%d,%d]' %(left,mid-1))# 假如搜索到这里，表明x未出现在[left,right]中return -1
复制代码在Ipython交互界面中，调用binarySearch的小Demo:
In [8]: binarySearch([4,5,6,7,10,20,100],0,6,5)
区间缩小为[0,2]
found 5 at 1
Out[8]: 1In [9]: binarySearch([4,5,6,7,10,20,100],0,6,4)
区间缩小为[0,2]
区间缩小为[0,0]
found 4 at 0
Out[9]: 0In [10]: binarySearch([4,5,6,7,10,20,100],0,6,20)
区间缩小为[4,6]
found 20 at 5
Out[10]: 5In [11]: binarySearch([4,5,6,7,10,20,100],0,6,100)
区间缩小为[4,6]
区间缩小为[6,6]
found 100 at 6
Out[11]: 6
复制代码4 爬取天气数据并解析温度值
爬取天气数据并解析温度值
素材来自朋友袁绍，感谢！
爬取的html 结构
import requests
from lxml import etree
import pandas as pd
import reurl = 'http://www.weather.com.cn/weather1d/101010100.shtml#input'
with requests.get(url) as res:content = res.contenthtml = etree.HTML(content)
复制代码通过lxml模块提取值
lxml比beautifulsoup解析在某些场合更高效
location = html.xpath('//*[@id="around"]//a[@target="_blank"]/span/text()')
temperature = html.xpath('//*[@id="around"]/div/ul/li/a/i/text()')
复制代码结果：
['香河', '涿州', '唐山', '沧州', '天津', '廊坊', '太原', '石家庄', '涿鹿', '张家口', '保定', '三河', '北京孔庙', '北京国子监', '中国地质博物馆', '月坛公
园', '明城墙遗址公园', '北京市规划展览馆', '什刹海', '南锣鼓巷', '天坛公园', '北海公园', '景山公园', '北京海洋馆']['11/-5°C', '14/-5°C', '12/-6°C', '12/-5°C', '11/-1°C', '11/-5°C', '8/-7°C', '13/-2°C', '8/-6°C', '5/-9°C', '14/-6°C', '11/-4°C', '13/-3°C'
, '13/-3°C', '12/-3°C', '12/-3°C', '13/-3°C', '12/-2°C', '12/-3°C', '13/-3°C', '12/-2°C', '12/-2°C', '12/-2°C', '12/-3°C']
复制代码构造DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'location':location, 'temperature':temperature})
print('温度列')
print(df['temperature'])
复制代码正则解析温度值
df['high'] = df['temperature'].apply(lambda x: int(re.match('(-?[0-9]*?)/-?[0-9]*?°C', x).group(1) ) )
df['low'] = df['temperature'].apply(lambda x: int(re.match('-?[0-9]*?/(-?[0-9]*?)°C', x).group(1) ) )
print(df)
复制代码详细说明子字符创捕获
除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（group）。比如：^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码
m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345')
print(m.group(0))
print(m.group(1))
print(m.group(2))# 010-12345
# 010
# 12345
复制代码如果正则表达式中定义了组，就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。
注意到group(0)永远是原始字符串，group(1)、group(2)……表示第1、2、……个子串。
最终结果
Name: temperature, dtype: objectlocation temperature high low
0 香河 11/-5°C 11 -5
1 涿州 14/-5°C 14 -5
2 唐山 12/-6°C 12 -6
3 沧州 12/-5°C 12 -5
4 天津 11/-1°C 11 -1
5 廊坊 11/-5°C 11 -5
6 太原 8/-7°C 8 -7
7 石家庄 13/-2°C 13 -2
8 涿鹿 8/-6°C 8 -6
9 张家口 5/-9°C 5 -9
10 保定 14/-6°C 14 -6
11 三河 11/-4°C 11 -4
12 北京孔庙 13/-3°C 13 -3
13 北京国子监 13/-3°C 13 -3
14 中国地质博物馆 12/-3°C 12 -3
15 月坛公园 12/-3°C 12 -3
16 明城墙遗址公园 13/-3°C 13 -3
17 北京市规划展览馆 12/-2°C 12 -2
18 什刹海 12/-3°C 12 -3
19 南锣鼓巷 13/-3°C 13 -3
20 天坛公园 12/-2°C 12 -2
21 北海公园 12/-2°C 12 -2
22 景山公园 12/-2°C 12 -2
23 北京海洋馆 12/-3°C 12 -3
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