python 数据分析

2023-01-13 20:10| 来源: 网络整理| 查看: 265

由于大量的数据分析都是基于Pandas完成的，Pandas中为DataFrame集成了plot()函数，该函数对plt.plot()函数进行了封装以完成快速绘画。方便在分析过程中数据分析人员经常会快速对数据进行可视化。本文章记录如何直接使用DataFrame中的plot（）函数，

1 .Pandas基础绘图

DataFrame中的plot（）函数是为了快速探索数据而产生，因此绘图方法中只提供了除默认线图之外的少数绘图方法。这些方法可以作为plot（）函数的kind关键字参数提供。具体包括：

bar或barh：条形图或水平条形图；

hist：直方图；

boxplot：箱线图，也称为盒子图、盒型图；

area：区域填充图，也称为面积图；

scatter：散点图。

import pandas as pd import numpy as np %matplotlib inline df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) # 绘制条形图 df.plot(kind='bar') # 通过指定参数方式和使用df.plot.bar()函数的效果是完全等价的 #df.plot.bar() df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) # 绘制堆叠条形图，修改参数stacked=True df.plot(kind='bar',stacked=True) # 绘制水平条形图 df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) df.plot(kind='barh',stacked=True) # 绘制直方图 df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000)}, columns=['a', 'b']) df.plot(kind='hist') #df.plot.hist(bins=20) # 绘制饼状图 df = pd.DataFrame(100 * np.random.rand(5), index=['a', 'b', 'c', 'd','e'], columns=['sales']) df.plot(kind='pie',subplots=True) #df.plot.pie(subplots=True) # 绘制箱线图 df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) df.plot(kind='box') #df.plot.box() # 绘制面积填充图 df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) df.plot(kind='area') #df.plot.area() # 绘制散点图 df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 2), columns=['a', 'b']) df.plot(x='a',y='b',kind='scatter') #df.plot.scatter(x='a', y='b')

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