Python数据分析笔记#9.2.1 pandas绘制线型图

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绘图和可视化

Plotting and Visualization

• 9.1 => matplotlib

• 9.2 => pandas和seaborn绘图

  -------> 线型图

  -------> 柱状图

  -------> 直方图和密度图

  -------> 散布图或点图

  -------> 分面网格（facet grid）和类型数据

线型图

感觉更新pandas的笔记是N年前了，这段时间参加了一个有意思的kaggle比赛，题目是Happy Whale and Dolphin Identification，内容是我们会根据指纹和人脸来识别一个个体，对于Whale和dolphin我们会根据鳍来识别，比赛还有一个月结束吧，等结束了我想写篇笔记做一下总结。

另外kaggle比赛经常会用到pandas库对数据进行处理。

下面是本篇笔记会用到的库哦：

%matplotlib notebook
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sbs
import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib是比较低级（或者说基础？）的工具引入，Pandas有内置的方法用于简化从DataFrame和Series绘制图形。Seaborn会修改matplotlib默认的颜色方案和绘图类型，以提高可读性和美观度

Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。

默认情况下生成的是线型图。

Series对象的索引会被传给matplotlib，并用以绘制X轴。可以通过use_index=False禁用该功能。

s = pd.Series(np.random.randn(10).cumsum(), index=np.arange(0, 100, 10))

s.plot()

X轴的刻度和界限可以通过xticks和xlim选项进行调节，Y轴用yticks和ylim。

总结一下，Series的plot参数还包括：

• rot : 旋转刻度标签

• grid : 显示轴网格线

• label : 用于图里的标签

• alpha : 图表的填充不透明度（0-1）

• style : 将要传给matplotlib的风格字符串，比如'ko--'

DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线，并自动创建图例：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4).cumsum(0), 
      columns=['A', 'B', 'C', 'D'], 
      index=np.arange(0, 100, 10))
      
df.plot()

DataFrame的plot参数还有：

• subplots : 将各个DataFrame列绘制到单独的subplot中

• sharex : 如果subplots=True，则共用同一个x轴

• sharey : 如果subplots=True，则共用同一个Y轴

• title : 表示图像标题的字符串

• legend : 添加一个subplot图例

• sort_columns : 以字母表顺序绘制各列，默认使用当前列顺序

df.plot(subplots=True, sharey=True, alpha=0.8)

今天先更新pandas绘制线型图，明天写柱状图吧。

BYE-BYE

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