表格数据画图神器-pandas画图操作_李富贵要上岸985的博客-程序员宅基地

技术标签: 数学建模  python  数据分析  可视化  机器学习  数据可视化  

如果对数据进行简单绘图也可以直接用Pandas 工具包,1行代码就能进行基本展示,但是,如果想把图绘制得更完美一些,还需要使用专门的工具包,例如 Matplotlib、Seaborn等,这里先演示Pandas中基本绘图方法∶

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虽然直接对数据执行 plot()操作就可以完成基本绘制,但是,如果想要加入一些细节,就需要使用 Matplotlib 工具包(下一章还会专门讲解),例如要同时展示两个图表,就要用到子图∶

# 在 Notebook 中使用绘图操作需要先执行此命令%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4).cumsum(0),index = np. arange(0,100, 10),columns =['A','B','C','D'])
df. plot()

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虽然直接对数据执行 plot()操作就可以完成基本绘制,但是,如果想要加入一些细节,就需要使用 Matplotlib 工具包,例如要同时展示两个图表,就要用到子图∶

import matplotlib.pyplot as plt
#指定子图 2 行一列的形式 
fig, axes = plt.subplots(2, 1)

data = pd.Series(np.random.rand(16),index=list('abcdefghijklmnop'))
#axes 【0】 表示第一个子图
data.plot(ax = axes[1],kind='barh')
#axes【1】 表示第二个子图画在第一个子图下方 
data.plot(ax = axes[0],kind='bar')

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还可以指定绘图的种类,例如条形图、散点图等∶

df=pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),index =['one','two','three','four','five','six'],
	columns= pd.Index(['A','B','C','D'],name ='Genus'))

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