Python数据分析之双色球统计两个红和蓝球哪组合比例高的方法_Python

Python数据分析之双色球统计两个红和蓝球哪组合比例高的方法

2021-01-11 00:45levy_cui Python

这篇文章主要介绍了Python数据分析之双色球统计两个红和蓝球哪组合比例高的方法,涉及Python数值运算及图形绘制相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python数据分析之双色球统计两个红和蓝球哪组合比例高的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

统计两个红球和蓝球，哪个组合最多，显示前19组数据

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									#!/usr/bin/python

									# -*- coding:UTF-8 -*-

									import pandas as pd

									import numpy as np

									import matplotlib.pyplot as plt

									import operator

									#导入数据

									df = pd.read_table('newdata.txt',header=None,sep=',')

									tdate = sorted(df.loc[:,0])

									# print tdate

									#第1、2列的红球

									h1 = df.loc[:,1:2].values

									# print h1

									#第2、3列的红球

									h2 = df.loc[:,2:3].values

									#第3、4列的红球

									h3 = df.loc[:,3:4].values

									#第4、5列的红球

									h4 = df.loc[:,4:5].values

									#第5、6列的红球

									h5 = df.loc[:,5:6].values

									#蓝球

									b1 = df.loc[:,7:7].values

									# print b1

									#第1、3列红球

									h6 = df.loc[:,1:3:2].values

									h7 = df.loc[:,1:4:3].values

									h8 = df.loc[:,1:5:4].values

									h9 = df.loc[:,1:6:5].values

									h10 = df.loc[:,2:4:2].values

									h11 = df.loc[:,2:5:3].values

									h12 = df.loc[:,2:6:4].values

									h13 = df.loc[:,3:5:2].values

									h14 = df.loc[:,3:6:3].values

									#第4、6列红球

									h15 = df.loc[:,4:6:2].values

									#将蓝球添加到各红球组中（有2列数据变为3列数据），之后将所有数据按列向合并

									data2 = np.append(h1, b1, axis=1)

									for i in [h2,h3,h4,h5,h6,h7,h8,h9,h10,h11,h12,h13,h14,h15]:

									  data1 = np.append(i, b1, axis=1)

									  data2 = np.append(data2, data1, axis=0)

									print data2

									data1 = pd.DataFrame(data2)

									#写入到2hldata.csv文件中

									data1.to_csv('2hldata.csv',index=None,header=None)

									#读取文件，进行统计，并且从大倒小排序

									f = open("2hldata.csv")

									count_dict = {}

									for line in f.readlines():

									  line = line.strip()

									  count = count_dict.setdefault(line, 0)

									  count += 1

									  count_dict[line] = count

									sorted_count_dict = sorted(count_dict.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)

									# for item in sorted_count_dict:

									#   print "%s,%d" % (item[0], item[1])

									#重置DataFrame的index

									fenzu = pd.DataFrame(sorted_count_dict).set_index([0])

									print fenzu

									x = list(fenzu.index[:19])

									y = list(fenzu.values[:19])

									print x

									print y

									#将index替换成数值，便于画图使用

									s = pd.Series(range(1,len(x)+1), index=x)

									plt.figure(figsize=(12,8),dpi=80)

									plt.legend(loc='best')

									plt.bar(s,y,alpha=.5, color='r',width=0.8)

									plt.title('The two red and one blue ball number')

									plt.xlabel('two red and one blue number')

									plt.ylabel('times')

									#将原来index的内容显示出来

									plt.xticks(s,x, rotation=30,size=10,ha='left')

									plt.show()