使用MATPLOTLIB 制图（小图）
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('D:\\myfiles\\study\\python\\analyse\\数据团\\城市数据团_数据分析师_体验课_课程资料\\数据资料\\地市级党委书记数据库（2000-10）.csv', encoding='gbk')
# 新建变量data_age，赋值包括年份、出生年份字段内容
# 清除缺失值
data_age = data[['出生年份','党委书记姓名','年份']]
data_age_re = data_age[data_age['出生年份'].notnull()]
# 计算出整体年龄数据
df1 = 2017 - data_age_re['出生年份']
# 计算出入职年龄数据
df_yearmin = data_age_re[['党委书记姓名','年份']].groupby(data_age_re['党委书记姓名']).min()
df2 = df_yearmin['年份'].groupby(df_yearmin['年份']).count() df_yearmax = data_age_re[['党委书记姓名','年份']].groupby(data_age_re['党委书记姓名']).max()
df3 = df_yearmax['年份'].groupby(df_yearmax['年份']).count() # 专业情况：专业结构 / 专业整体情况 / 专业大类分布
# 新建变量data_major，赋值包括年份、专业等字段内容，其中1代表是，0代表否
# 清除缺失值
data_major = data[['党委书记姓名','年份','专业：人文','专业：社科','专业：理工','专业：农科','专业：医科']]
data_major_re = data_major[data_major['专业：人文'].notnull()]
# 统计每个人的专业
data_major_re['专业'] = data_major_re[['专业：人文', '专业：社科', '专业：理工', '专业：农科', '专业：医科']].idxmax(axis=1)
# 去重
data_major_st = data_major_re[['专业','党委书记姓名']].drop_duplicates()
# 计算出学历结构数据
df4 = data_major_st['专业'].groupby(data_major_st['专业']).count()
# 计算每年专业整体情况数据
df5 = pd.crosstab(data_major_re['年份'], data_major_re['专业'])
# 计算每年专业大类分布数据
df5['社科比例'] = df5['专业：社科'] / (df5['专业：理工'] + df5['专业：医科'] + df5['专业：社科'] + df5['专业：农科'] + df5['专业：人文'])
df5['人文比例'] = df5['专业：人文'] / (df5['专业：理工'] + df5['专业：医科'] + df5['专业：社科'] + df5['专业：农科'] + df5['专业：人文'])
df5['理工农医比例'] = (df5['专业：理工'] + df5['专业：医科'] + df5['专业：农科'])/ (df5['专业：理工'] + df5['专业：医科'] + df5['专业：社科'] + df5['专业：农科'] + df5['专业：人文']) # 年龄情况：图表绘制
# 创建一个图表，大小为12*8
fig_q2 = plt.figure(figsize = (14,12))
# 创建一个3*2的表格矩阵
ax1 = fig_q2.add_subplot(2,3,1)
ax2 = fig_q2.add_subplot(2,3,2)
ax3 = fig_q2.add_subplot(2,3,3)
ax4 = fig_q2.add_subplot(2,3,4)
ax5 = fig_q2.add_subplot(2,3,5)
ax6 = fig_q2.add_subplot(2,3,6)
# 绘制第一个表格
ax1.hist(df1,bins = 11,color = 'gray', alpha=0.9)
ax1.set_title('整体年龄分布')
ax1.grid(True) # 绘制第二个表格
ax2.plot(df2,color = 'r',marker = 'o',alpha=0.9)
ax2.set_title('入职年龄分布')
ax2.set_xticks(range(2000,2011,2))
ax2.grid(True) # 绘制第三个表格
ax3.plot(df3,color = 'g',marker = 'o',alpha=0.9)
ax3.set_title('卸任年龄分布')
ax3.set_xticks(range(2000,2011,2))
ax3.grid(True) # 绘制第四个表格
ax4.bar(range(len(df4)),df4,color = 'y')
ax4.set_xticklabels(['人文','农科','医科','理工','社科'])
ax4.grid(True)
ax4.set_title('专业结构') # 绘制第五个表格
ax5.plot(df5.index,df5[['专业：人文','专业：农科','专业：医科','专业：理工','专业：社科']])
ax5.grid(True)
ax5.set_title('专业整体情况') # 绘制第六个表格
ax6.bar(df5.index,df5['社科比例'],color = 'darkred',alpha=0.7)
ax6.bar(df5.index,df5['人文比例'],color = 'darkred',bottom = df5['社科比例'],alpha=0.5)
ax6.bar(df5.index,df5['理工农医比例'],color = 'darkred',bottom = df5['人文比例'] + df5['社科比例'],alpha=0.3)
ax6.grid(True)
ax6.set_title('专业大类分布：社科、人文、理工农医') plt.show()
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('D:\\myfiles\\study\\python\\analyse\\数据团\\城市数据团_数据分析师_体验课_课程资料\\数据资料\\地市级党委书记数据库（2000-10）.csv', encoding='gbk')
# 新建变量data_age，赋值包括年份、出生年份字段内容
# 清除缺失值
data_age = data[['出生年份','党委书记姓名','年份']]
data_age_re = data_age[data_age['出生年份'].notnull()]
# 计算出整体年龄数据
df1 = 2017 - data_age_re['出生年份']
# 计算出入职年龄数据
df_yearmin = data_age_re[['党委书记姓名','年份']].groupby(data_age_re['党委书记姓名']).min()
df2 = df_yearmin['年份'].groupby(df_yearmin['年份']).count() df_yearmax = data_age_re[['党委书记姓名','年份']].groupby(data_age_re['党委书记姓名']).max()
df3 = df_yearmax['年份'].groupby(df_yearmax['年份']).count() # 专业情况：专业结构 / 专业整体情况 / 专业大类分布
# 新建变量data_major，赋值包括年份、专业等字段内容，其中1代表是，0代表否
# 清除缺失值
data_major = data[['党委书记姓名','年份','专业：人文','专业：社科','专业：理工','专业：农科','专业：医科']]
data_major_re = data_major[data_major['专业：人文'].notnull()]
# 统计每个人的专业
data_major_re['专业'] = data_major_re[['专业：人文', '专业：社科', '专业：理工', '专业：农科', '专业：医科']].idxmax(axis=1)
# 去重
data_major_st = data_major_re[['专业','党委书记姓名']].drop_duplicates()
# 计算出学历结构数据
df4 = data_major_st['专业'].groupby(data_major_st['专业']).count()
# 计算每年专业整体情况数据
df5 = pd.crosstab(data_major_re['年份'], data_major_re['专业'])
# 计算每年专业大类分布数据
df5['社科比例'] = df5['专业：社科'] / (df5['专业：理工'] + df5['专业：医科'] + df5['专业：社科'] + df5['专业：农科'] + df5['专业：人文'])
df5['人文比例'] = df5['专业：人文'] / (df5['专业：理工'] + df5['专业：医科'] + df5['专业：社科'] + df5['专业：农科'] + df5['专业：人文'])
df5['理工农医比例'] = (df5['专业：理工'] + df5['专业：医科'] + df5['专业：农科'])/ (df5['专业：理工'] + df5['专业：医科'] + df5['专业：社科'] + df5['专业：农科'] + df5['专业：人文']) # 年龄情况：图表绘制
# 创建一个图表，大小为12*8
fig_q2 = plt.figure(figsize = (14,12))
# 创建一个3*2的表格矩阵
ax1 = fig_q2.add_subplot(2,3,1)
ax2 = fig_q2.add_subplot(2,3,2)
ax3 = fig_q2.add_subplot(2,3,3)
ax4 = fig_q2.add_subplot(2,3,4)
ax5 = fig_q2.add_subplot(2,3,5)
ax6 = fig_q2.add_subplot(2,3,6)
# 绘制第一个表格
ax1.hist(df1,bins = 11,color = 'gray', alpha=0.9)
ax1.set_title('整体年龄分布')
ax1.grid(True) # 绘制第二个表格
ax2.plot(df2,color = 'r',marker = 'o',alpha=0.9)
ax2.set_title('入职年龄分布')
ax2.set_xticks(range(2000,2011,2))
ax2.grid(True) # 绘制第三个表格
ax3.plot(df3,color = 'g',marker = 'o',alpha=0.9)
ax3.set_title('卸任年龄分布')
ax3.set_xticks(range(2000,2011,2))
ax3.grid(True) # 绘制第四个表格
ax4.bar(range(len(df4)),df4,color = 'y')
ax4.set_xticklabels(['人文','农科','医科','理工','社科'])
ax4.grid(True)
ax4.set_title('专业结构') # 绘制第五个表格
ax5.plot(df5.index,df5[['专业：人文','专业：农科','专业：医科','专业：理工','专业：社科']])
ax5.grid(True)
ax5.set_title('专业整体情况') # 绘制第六个表格
ax6.bar(df5.index,df5['社科比例'],color = 'darkred',alpha=0.7)
ax6.bar(df5.index,df5['人文比例'],color = 'darkred',bottom = df5['社科比例'],alpha=0.5)
ax6.bar(df5.index,df5['理工农医比例'],color = 'darkred',bottom = df5['人文比例'] + df5['社科比例'],alpha=0.3)
ax6.grid(True)
ax6.set_title('专业大类分布：社科、人文、理工农医') plt.show()
使用MATPLOTLIB 制图（小图）的更多相关文章
- 使用MATPLOTLIB 制图（散点图，热力图）
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('D:\\myfil ...
- 使用matplotlib 制图（柱状图、箱型图）
柱状图: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('D:\\myfiles\\study\\pyt ...
- 【转】matplotlib制图——图例legend
转自:https://www.cnblogs.com/alimin1987/p/8047833.html import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as ...
- 012 pandas与matplotlib结合制图
这里以后再补充. 1.折线图
- Matplotlib基本使用简介
目录 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介 2. Matplotlib操作简介 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介 Matplotlib是 ...
- Matplotlib 学习笔记
注:该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 数据绘图 数据可视化的原则 为什么要做数据可视化? 为什么要做数据可视化?因为可视化后获取信息的效率高.为什么可视化后获取信息的 ...
- Python图表绘制：matplotlib绘图库入门
matplotlib 是Python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并 ...
- matplotlib库的常用知识
看看matplotlib是什么? matplotlib是python上的一个2D绘图库,它可以在夸平台上边出很多高质量的图像.综旨就是让简单的事变得更简单,让复杂的事变得可能.我们可以用matplot ...
- python 绘图工具 matplotlib 入门
转自: http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/3440273.html matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的 ...
随机推荐
- setsebool命令详解与SELinux管理
setsebool命令是用来修改SElinux策略内各项规则的布尔值.setsebool命令和getsebool命令是SELinux修改和查询布尔值的一套工具组.SELinux的策略与规则管理相关命令 ...
- mysql四种修改密码的方式
方法1: 用SET PASSWORD命令 首先登录MySQL. 格式:mysql> set password for 用户名@localhost = password('新密码'); 例子:my ...
- FastAdmin 教程草稿大纲
FastAdmin 教程草稿大纲 计划 FastAdmin 教程大纲 FastAdmin 环境搭建 phpStudy 2018 安装 一键 CRUD 教程 环境变量配置 环境安装 命令行安装 列出所需 ...
- Yarn、MapReduce、spark、storm的关系
YARN并不是下一代 MapReduce (MRv2),下一代 MapReduce 与第一代 MapReduce (MRv1)在编程接口.数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)是完全一样 ...
- 3种web会话管理方式：基于server端session方式、cookie-based方式、token-based方式
出处:http://www.cnblogs.com/lyzg/p/6067766.html
- Spring 相关注解
spring 2.5 中除了提供 @Component 注释外,还定义了几个拥有特殊语义的注释,它们分别是:@Repository.@Service 和 @Controller. 在目前的 Sprin ...
- jquery ajax 上传文件
html:<!-- /.tab-pane --> <div class="tab-pane" id="head_portrait"> & ...
- JS 响应式布局
1.media 效果为屏幕宽度变化时,背景颜色也变化 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <m ...
- asp.net Repeater使用例子，包括分页
<style type="text/css"> .tab{border-collapse:collapse; margin:0 auto;} .tab th ...
- ExtJS xtype 一览
基本组件: xtype Class 描述 button Ext.Button 按钮 splitbutton Ext.SplitButton 带下拉菜单的按钮 cycle Ext.CycleButton ...