如何在Jupyter Notebook中将Dataframe与Plot一起显示？

在数据分析过程中，我们往往需要将Dataframe中的数据进行可视化。如果你使用的是Jupyter Notebook，那么你可以将Dataframe和Plot一起显示，从而方便地进行对比和分析。

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1. 运行环境

在开始之前，我们需要确保已经安装好了Jupyter Notebook和相关的数据分析工具。如果尚未安装，你可以按照以下步骤安装：

安装Anaconda：https://www.anaconda.com/products/individual
创建一个虚拟环境：conda create -n myenv python=3.7
激活虚拟环境：conda activate myenv
安装Jupyter Notebook：conda install jupyter

2. 准备数据

我们使用pandas来读取数据，pandas是Python中用于数据处理和数据分析的重要库。在这个例子中，我们将使用Iris数据集。Iris数据集是一个常用的多分类问题数据集，其中包含150个样本，每个样本包含4个特征，分别是花萼长度，花萼宽度，花瓣长度和花瓣宽度。

下面是读取数据的代码：

import pandas as pd

url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"
names = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class']
df = pd.read_csv(url, names=names)

3. 可视化数据

为了更好地理解和分析数据，我们可以使用matplotlib库来绘制Dataframe中的数据。下面是绘制花萼长度和花萼宽度之间关系的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(df['sepal-length'], df['sepal-width'])
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.show()

运行这段代码将会绘制出下图，其中横轴表示花萼长度，纵轴表示花萼宽度。

从图中可以看出，不同种类的鸢尾花在花萼长度和宽度的分布上有所不同。

4. 将Dataframe和Plot一起显示

为了将Dataframe和Plot一起显示，我们可以使用IPython.display库。下面是将Dataframe和Plot一起显示的代码：

from IPython.display import display

# 显示Dataframe
display(df.head())

# 绘制花萼长度和花萼宽度关系
plt.scatter(df['sepal-length'], df['sepal-width'])
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.show()

运行这段代码将会在Notebook中先显示Dataframe，然后再显示绘制的图表。

通过这个例子，我们学会了如何在Jupyter Notebook中将Dataframe和Plot一起显示。这个技巧在数据分析工作中非常常用，可以帮助我们更好地理解和分析数据。