Python中 Pandas 的密度图

Pandas 是一个流行的数据分析库，它提供了许多高级数据操作功能，包括绘制数据图形的函数。其中一种流行的数据图形是密度图，Pandas 提供了创建密度图的函数。

密度图简介

在统计学中，密度图是表示数据分布的图形，其形状并不受数据集的大小或分布方式影响。密度图通常表示为连续曲线，曲线下的面积等于总数，这使得比较不同数据集变得容易。

Pandas 中的密度图

Pandas 提供了 plot.kde() 函数用于创建密度图。该函数采用以下参数：

• bw_method：带宽估计方法，可以选择 gaussian 和 scott。
• ind：密度图的方向，可以选择 horizontal 和 vertical。
• grid：定义是否应该绘制网格

下面是一个简单的例子：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例数据集
np.random.seed(1234)
data = pd.Series(np.random.randn(1000))

# 创建密度图
data.plot.kde()

# 显示密度图
plt.show()

如上所示，我们创建了一个示例数据集，并使用 plot.kde() 函数创建了一条密度曲线。由于我们没有为 bw_method 或 ind 参数传递任何值，Pandas 会使用默认值 gaussian 和 vertical。

改变密度图属性

Pandas 中的密度图可以使用多种属性进行自定义。下面是一些常用属性：

• color: 确定密度图的颜色
• linewidth: 确定密度图的线宽
• alpha: 确定密度图的透明度
• grid: 确定是否要显示网格

下面是一个利用这些属性创建的示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例数据集
np.random.seed(1234)
data = pd.Series(np.random.randn(1000))

# 创建密度图
data.plot.kde(color='green', linewidth=2, alpha=0.5, grid=True)

# 显示密度图
plt.show()

如上所示，我们增加了 color、linewidth 和 alpha 属性，可以看到密度图的外观已经发生了改变。

结论

通过 Pandas 中的 plot.kde() 函数，我们可以轻松地绘制高质量的密度图。此外，我们还可以使用属性对密度图进行自定义。