在上一篇文章中，我們學(xué)習(xí)了如何繪制散點圖。本文將進一步介紹如何在散點圖中添加一個趨勢線，以直觀地展示數(shù)據(jù)的變化趨勢。接下來，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)了如何繪制散點圖。本文將進一步介紹如何在散點圖中添加一個趨勢線，以直觀地展示數(shù)據(jù)的變化趨勢。接下來，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)，以便對數(shù)據(jù)有一個初步的了解。

使用OLS進行線性回歸擬合

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

繪制簡單散點圖

在進行回歸分析之前，讓我們先繪制一個簡單的散點圖，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，我們將在散點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，幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)的變化規(guī)律。

查看預(yù)測數(shù)值

在這一步中，我們將使用來獲取預(yù)測數(shù)值，這實際上是根據(jù)回歸方程得到的數(shù)據(jù)預(yù)測結(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線的散點圖，通過這幅圖形直觀展示數(shù)據(jù)的變化趨勢。這樣的可視化效果將使數(shù)據(jù)分析更加生動和有說服力。

通過本文的學(xué)習(xí)，相信您已經(jīng)掌握了如何在Python Pandas中繪制散點圖并添加趨勢線的方法。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)，還能夠為數(shù)據(jù)分析提供有力支持。祝您在實踐中取得成功！