來實現心率數據的可視化分析。

步收集心率數據

在進行心率數據的可視化分析之前，首先需要收集心率數據。可以使用心率監測設備、智能手環或者智能手表等設備來收集心率數據。收集的心率數據可以保存在Excel或者CSV文件中，以便后續的分析和可視化。

dasatplotlib等庫。這些庫可以幫助我們快速、方便地對心率數據進行分析和可視化。

portdas as pdportatplotlib.pyplot as pltports

第三步讀取心率數據

dase對象中。

df = pd.read_csv('heart_rate.csv')

第四步數據清洗和處理

dasa函數來刪除缺失值，使用astype函數來將數據類型轉換為正確的類型，使用sort_values函數來對數據進行排序等操作。

aplace=True)t)place=True)

第五步心率數據的可視化分析

das庫中的groupby函數來對數據進行分組，使用agg函數來對分組后的數據進行統計，如計算平均心率、心率、心率等。

eanaxin'])

atplotlibeplot函數來繪制心率曲線圖，使用scatterplot函數來繪制心率散點圖，使用boxplot函數來繪制心率箱線圖等。

繪制心率曲線圖

plt.figure(figsize=(10, 6))seplotean')d')

plt.xlabel('Date')

plt.ylabel('Heart rate')

繪制心率散點圖

plt.figure(figsize=(10, 6))s.scatterplot(data=df, x='date', y='heart_rate')')

plt.xlabel('Date')

plt.ylabel('Heart rate')

繪制心率箱線圖

plt.figure(figsize=(10, 6))s.boxplot(data=df, x='date', y='heart_rate')')

plt.xlabel('Date')

plt.ylabel('Heart rate')

進行心率數據的可視化分析的方法。