在上一篇文章中，我們學(xué)習(xí)了如何繪制散點(diǎn)圖。本文將進(jìn)一步介紹如何在散點(diǎn)圖中添加一個(gè)趨勢(shì)線，以直觀地展示數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。接下來(lái)，我們將詳細(xì)講解具體的操作步驟： 引入相關(guān)模塊并讀取數(shù)據(jù)首先，我們需要引入必要

在上一篇文章中，我們學(xué)習(xí)了如何繪制散點(diǎn)圖。本文將進(jìn)一步介紹如何在散點(diǎn)圖中添加一個(gè)趨勢(shì)線，以直觀地展示數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。接下來(lái)，我們將詳細(xì)講解具體的操作步驟：

引入相關(guān)模塊并讀取數(shù)據(jù)

首先，我們需要引入必要的Python模塊并讀取數(shù)據(jù)集。讓我們打印出前五行數(shù)據(jù)，以便對(duì)數(shù)據(jù)有一個(gè)初步的了解。

使用OLS進(jìn)行線性回歸擬合

在這一步，我們將使用OLS（Ordinary Least Squares）方法進(jìn)行線性回歸擬合，實(shí)質(zhì)上是建立了一個(gè)以自變量為parent的線性回歸方程。這將為我們后續(xù)添加趨勢(shì)線提供基礎(chǔ)。

繪制簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖

在進(jìn)行回歸分析之前，讓我們先繪制一個(gè)簡(jiǎn)單的散點(diǎn)圖，以便直觀地觀察數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

添加擬合直線

接下來(lái)，我們將在散點(diǎn)圖上繪制出擬合的直線，這條直線將代表數(shù)據(jù)的線性趨勢(shì)，幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)的變化規(guī)律。

查看預(yù)測(cè)數(shù)值

在這一步中，我們將使用來(lái)獲取預(yù)測(cè)數(shù)值，這實(shí)際上是根據(jù)回歸方程得到的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果。我們將查看這些數(shù)值的具體數(shù)據(jù)和類型。

最終效果展示

最后，我們將繪制出帶有趨勢(shì)線的散點(diǎn)圖，通過(guò)這幅圖形直觀展示數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。這樣的可視化效果將使數(shù)據(jù)分析更加生動(dòng)和有說(shuō)服力。

通過(guò)本文的學(xué)習(xí)，相信您已經(jīng)掌握了如何在Python Pandas中繪制散點(diǎn)圖并添加趨勢(shì)線的方法。這種數(shù)據(jù)可視化技巧不僅能夠幫助您更好地理解數(shù)據(jù)，還能夠?yàn)閿?shù)據(jù)分析提供有力支持。祝您在實(shí)踐中取得成功！