11: 08 am practis for plt ipynb Colaboratory

2/23/23, 11:08 AM
Practis_for_PLT.ipynb - Colaboratory
https://colab.research.google.com/drive/1XOsR0MDKBvcx6-0fTkm_iWPZp7GllZGT#scrollTo=wIcJVAPfwaU_&printMode=true
1/3
Keling biror DF ni taxlil qilib o'ni grafigini chizib ko'ramiz.
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# https://en.tutiempo.net/climate/ws-384570.html shu linkni o'qib oling
# va birinchi ustuinin indexlariga o'tkazing va data degan o'zgaruvchiga saqlang
data=pd.read_html("https://en.tutiempo.net/climate/ws-384570.html")
len(data)
data[3].info()
# bu DF ning feltirlab olamiz
# keling ustunlarning tarifini ko'rib olamiz
# ustun qiymatlarini massiv ko'rinishiga o'tkazamiz
# ruyxat ko'rinishida chiqarib olamiz
# translatorni o'rnatib olamiz
# translator modulini chaqirib olamiz
# translator funksiyasini yaratamiz
# DF ning ustuning qiymatini o'zatamiz.
# u haqidagi malumotni chiqarib olamiz info() metodidan foydalanamiz va tanishamiz
!Diqqat SAVOL: Yuqoridagi natijadan qanday xulosaga kelish mumkin? DF dagi sonlar bilan ishlasak bo'ladimi?
Javob:
Afsuski, jadvalda mavjud bo'lmagan qiymatlar o'rniga tire (-) belgisi qo'yib ketilgan, shu sababdan jadval ustunlari son (int, float) emas
matn (object) bo'lib qolgan.
df dagi barcha belgilarni NaN bilan almashtiramiz

2/23/23, 11:08 AM
Practis_for_PLT.ipynb - Colaboratory
https://colab.research.google.com/drive/1XOsR0MDKBvcx6-0fTkm_iWPZp7GllZGT#scrollTo=wIcJVAPfwaU_&printMode=true
2/3
# replace metodidan foydalanamiz.
# df ustunlari qiymatlarini matndan o'nlik songa (float) o'zgartiring
# keling yana bir info() metodini ko'ramiz
# Har bir ustundagi NaN qiymatlar soni va ularning proprosiyasini toping.
# NaN qiymati ko'p ustunlarni tashlab yuboramiz
# DF ni chiqarib ko'ramiz
# Qolgan NaN qiymatlarni o'zingiz to'g'ri deb bilgan usulda 
# to'ldiring (tashlab yubormang) va natijani saqlab qoling
# Yakuniy df ni csv faylga saqlab, kompyuterga (yoki githubga) yuklab oling
# keling endi o'rtacha minimal harorat va O'rtacha maksimum harorat chizmalarini chizib ko'ramiz.
# kerakli "Tm", va "TM" ustunlarini ajratib oling.
df_1=pd.read_csv("ready_data.csv",index_col=0)
df_1.head()
# indexlarini massivga saqlab olamiz.
# Rasimni chizamiz.
# Chizilgan rasimni saqlab olish savefig() metodi.
# rasimni o'qib olish Image modulini chaqirib olish

2/23/23, 11:08 AM
Practis_for_PLT.ipynb - Colaboratory
https://colab.research.google.com/drive/1XOsR0MDKBvcx6-0fTkm_iWPZp7GllZGT#scrollTo=wIcJVAPfwaU_&printMode=true
3/3