Python中最适合csv数据集的行？

Question

我制作了一个非常基本的情节。我有一个csv数据集，如下所示：

1,280.6
2,280.2
3,276.6
4,279.6
5,277.4
6,279.4
7,274.2
8,278.2
9,276.4
10,279.4
11,274.6
12,276.2
13,274.4
14,277.8

我正在用这样的matplotlib绘图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('dataset.csv', delimiter=',',header=None,names=['x','y'])

plt.plot(df['x'], df['y'], label='',color=current_palette)

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Title')
plt.show()

给出了这个： a pretty graph

根据我的知识和之前在这里找到的答案，我知道在绘制给定方程或范围或类似时，如何计算最佳拟合线。但是，找到最适合给定数据集的最佳方法是什么？

非常感谢！

Answer 1

为了找到最合适的线条，我建议使用scipy的linear regression module。

from scipy import stats.linregress
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(df['x'], df['y'])

现在你有斜率和截距，你可以绘制最佳拟合线。