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📜  Python Pandas-可视化

📅  最后修改于: 2020-11-06 05:50:59             🧑  作者: Mango

基本绘图：绘图

Series和DataFrame上的此功能只是围绕matplotlib库plot()方法的简单包装。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('1/1/2000',
   periods=10), columns=list('ABCD'))

df.plot()

其输出如下-

基本绘图

如果索引由日期组成，它将调用gct()。autofmt_xdate()来格式化x轴，如上图所示。

我们可以使用x和y关键字绘制一列与另一列的关系。

除默认线图外，绘图方法还允许使用多种绘图样式。这些方法可以作为plot()的kind关键字参数提供。这些包括-

  • 条形图的bar或barh
  • 直方图
  • 箱图箱
  • 区域图的“区域”
  • 散点图的“散点”

条形图

现在让我们通过创建一个来查看一个柱状图。可以通过以下方式创建条形图-

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')
df.plot.bar()

其输出如下-

条形图

要生成堆叠的条形图，请传递stacked = True-

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')
df.plot.bar(stacked=True)

其输出如下-

堆积条形图

要获取水平条形图，请使用barh方法-

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')

df.plot.barh(stacked=True)

其输出如下-

水平条形图

直方图

可以使用plot.hist()方法绘制直方图。我们可以指定箱数。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':
np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c'])

df.plot.hist(bins=20)

其输出如下-

使用plot.hist()的直方图

要为每列绘制不同的直方图，请使用以下代码-

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':
np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c'])

df.diff.hist(bins=20)

其输出如下-

列的直方图

箱形图

可以通过调用Series.box.plot()和DataFrame.box.plot()或DataFrame.boxplot()来绘制Boxplot ，以可视化每个列中值的分布。

例如，这是一个箱线图，代表对[0,1)上的一个随机变量的10个观测值的五个试验。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
df.plot.box()

其输出如下-

箱形图

面积图

可以使用Series.plot.area()或DataFrame.plot.area()方法创建面积图。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.area()

其输出如下-

面积图

散点图

可以使用DataFrame.plot.scatter()方法创建散点图。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.scatter(x='a', y='b')

其输出如下-

散点图

饼形图

可以使用DataFrame.plot.pie()方法创建饼图。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x'])
df.plot.pie(subplots=True)

其输出如下-

饼形图