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顶刊是如何炼成的｜使用Python循环绘制折线图
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前言 这一期算是一期炒冷饭的文章hhh因为单从浏览量上来看，大家对于基础的折线图有更高的偏好，所以这一期就是基于python，尝试复现《American Journal of Agricultural Economics》的"COVID-19 policy responses, mobility, and food prices"中的折线图，以期给大家提供更丰富的绘折线图选择,并且了解如何使用循环巧妙地绘制出三张折线图。原文以及数据可以在下面链接中找到：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/ajae.12278  1 2 3绘图部分略过数据的预处理部分，我们首先看看数据长什么样：  数据呈现可以看出，已经基于日期进行了汇总，得到了每个人日期下对应的均值、标准差、样本量等等信息。 对于这个数据，将它命名为data4存储起来，就可以开始如下代码： # 导入需要的包 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import os # 定义一个总的路径，这里可以根据电脑的需要进行设置 path = "" # 读取数据 data4 = pd.read_excel('data4.xlsx', index_col=u'Unnamed: 0') # 在path定义的路径下再设置一个文件夹，用来存放绘制的图 os.chdir(path + "/output") dimensions = {'geogroup': ['East Asia & Pacific', 'Europe & Central Asia', 'Latin America & Caribbean', 'Middle East & North Africa', 'South Asia', 'Sub-Saharan Africa'], 'commodity': ['Maize', 'Rice', 'Beans', 'Wheat'], 'cv_prices': ['price variation > median', 'price variation median', 'price variation median', 'price variation |
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