Pandas 内置数据可视化 | 机器学习

Pandas是Python语言中一个用于数据分析的库，它提供了数据结构和数据分析工具，包括数据导入与导出、数据清洗与处理、数据建模等功能。而Pandas内置数据可视化则提供了一种简单的方式来对数据进行可视化展示，让数据更直观、更易于理解。

数据可视化

数据可视化是指将数据以图标或图形的形式展现出来，以便于直观地了解数据的规律、趋势。在机器学习领域，数据可视化可以帮助我们更好地了解数据的特征、异常值和分布情况等，从而选择更合适的算法和模型来解决问题。

常用的数据可视化方法包括直方图、箱图、散点图、折线图等。Pandas库提供的plot函数可以方便地绘制这些图表。

Pandas的plot函数

Pandas提供的plot函数可以绘制多种类型的图表，包括线图、柱状图、散点图等。下面我们来介绍几种常用的图表及其绘制方法。

折线图

折线图是一种用来表示数据随时间变化的情况的图表。在Pandas中，我们可以使用plot函数来绘制折线图。假设我们有以下的数据：

import pandas as pd

data = {'month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun'],
        'sales': [8, 12, 16, 10, 9, 13]}
df = pd.DataFrame(data)

df.plot(x='month', y='sales', kind='line')

运行以上代码，即可绘制如下的折线图：

直方图

直方图用于描述数据的分布情况，可以用来观察数据的集中程度、离散程度等。在Pandas中，我们可以使用plot函数来绘制直方图。假设我们有以下的数据：

import pandas as pd

data = {'score': [68, 92, 81, 61, 71, 84, 79, 87, 65, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

df.plot.hist()

运行以上代码，即可绘制如下的直方图：

散点图

散点图用于表示两个变量之间的关系，可以观察到两个变量之间的相似度、相关程度等。在Pandas中，我们可以使用plot函数来绘制散点图。假设我们有以下的数据：

import pandas as pd

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'y': [9, 5, 7, 5, 6, 2]}
df = pd.DataFrame(data)

df.plot.scatter(x='x', y='y')

运行以上代码，即可绘制如下的散点图：

总结

本文介绍了Pandas内置数据可视化的一些基本使用方法，包括折线图、直方图和散点图等。通过对数据进行可视化展示，我们可以更好地理解数据和模型，并优化我们的算法和模型。