pandas也提供了可视化的功能,本质上是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装,功能没有matplotlib那么强大,但是十分方便快捷,使得创建可视化图形变得很容易。
一、知识点
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'#设置字体格式,支持中文 'Arial Unicode MS' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#支持负号 df = 'DataFrame数据’ # 绘图 df.plot(kind='line', color='red') plt.show()
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以上代码是pandas绘图功能的基本代码,可以看到,pandas的绘图只使用一个函数,传入图表类型到kind,即可生成相应的图形,而且可以传入color、grid等参数,方便快捷。
下面我整理总结了pandas可视化函数常用的参数:
-
kind
-
others
二、绘图示例
我们学习了以上知识点之后,可以根据知识点操作起来!
- 导入库,设置中文正负号(粘贴复制一把梭)
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'#设置字体格式,支持中文 'Arial Unicode MS' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#支持负号
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- 画个折线图
# 生成数据 data = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), index=pd.date_range('2020/06/01', periods=10), columns=list('ABC')) # 画个折线图,加个网格线 data.plot(kind='line', grid=True) # 来吧,展示 plt.show()
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- 画个柱状图📊
# 生成数据 data = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) # 画个堆积柱状图,标签旋转0度 data.plot(kind='bar', stacked=True, rot=0) # 来吧,展示 plt.show()
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- 画个箱线图
# 生成数据 data = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) # 画个箱线图 data.plot(kind='box') # 来吧,展示 plt.show()
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OK,到此结束,以上内容基本可以解决工作中绝大多数问题,更多精彩等待你我去探索!
最后修改时间:2020-07-08 18:37:01
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