基本绘图:绘图

Series和DataFrame上的这个功能只是使用matplotlib库的plot()方法的简单包装实现。

import pandas as pd
import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('2018/12/18',
periods=10), columns=list('ABCD')) print(df)
df.plot()

输出结果:

                   A         B         C         D
2018-12-18 0.338537 -0.483592 0.293620 -1.442384
2018-12-19 0.104431 1.208939 1.114177 0.099280
2018-12-20 -0.694005 -0.489138 0.056262 0.399390
2018-12-21 -0.237765 0.218477 1.342744 -0.045727
2018-12-22 0.782626 0.166747 0.942194 -1.015840

如果索引由日期组成,则调用gct().autofmt_xdate()来格式化x轴,如上图所示。

我们可以使用xy关键字绘制一列与另一列。

绘图方法允许除默认线图之外的少数绘图样式。 这些方法可以作为plot()kind关键字参数提供。这些包括 -

  • barbarh为条形
  • hist为直方图
  • boxplot为盒型图
  • area为“面积”
  • scatter为散点图

条形图

现在通过创建一个条形图来看看条形图是什么。条形图可以通过以下方式来创建 -


import pandas as pd
import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])
df.plot.bar()

要生成一个堆积条形图,通过指定:pass stacked=True

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])
df.plot.bar(stacked=True)

要获得水平条形图,使用barh()方法 -

import pandas as pd
import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) df.plot.barh(stacked=True)

直方图

可以使用plot.hist()方法绘制直方图。我们可以指定bins的数量值。

import pandas as pd
import numpy as np df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c']) df.plot.hist(bins=20)

要为每列绘制不同的直方图,请使用以下代码

import pandas as pd
import numpy as np df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c']) df.hist(bins=20)

箱形图

Boxplot可以绘制调用Series.box.plot()DataFrame.box.plot()DataFrame.boxplot()来可视化每列中值的分布。

例如,这里是一个箱形图,表示对[0,1)上的统一随机变量的10次观察的五次试验。


import pandas as pd
import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
df.plot.box()

区域块图形

可以使用Series.plot.area()DataFrame.plot.area()方法创建区域图形。


import pandas as pd
import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.area()

散点图形

可以使用DataFrame.plot.scatter()方法创建散点图。


import pandas as pd
import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.scatter(x='a', y='b')

饼状图

饼状图可以使用DataFrame.plot.pie()方法创建。

import pandas as pd
import numpy as np df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x'])
df.plot.pie(subplots=True)

Pandas | 24 常用图形绘制的更多相关文章

  1. QT 基本图形绘制

    QT 基本图形绘制 1.告诉绘制引擎一些东西 QPainter::Antialiasing 在可能的情况下,反锯齿       QPainter::TextAntialiasing 在可能的情况下,文 ...

  2. 一个由正则表达式引发的血案 vs2017使用rdlc实现批量打印 vs2017使用rdlc [asp.net core 源码分析] 01 - Session SignalR sql for xml path用法 MemCahe C# 操作Excel图形——绘制、读取、隐藏、删除图形 IOC,DIP,DI,IoC容器

    1. 血案由来 近期我在为Lazada卖家中心做一个自助注册的项目,其中的shop name校验规则较为复杂,要求:1. 英文字母大小写2. 数字3. 越南文4. 一些特殊字符,如“&”,“- ...

  3. 【Windows编程】系列第五篇:GDI图形绘制

    上两篇我们学习了文本字符输出以及Unicode编写程序,知道如何用常见Win32输出文本字符串,这一篇我们来学习Windows编程中另一个非常重要的部分GDI图形绘图.Windows的GDI函数包含数 ...

  4. 推荐12个最好的 JavaScript 图形绘制库

    众多周知,图形和图表要比文本更具表现力和说服力.图表是数据图形化的表示,通过形象的图表来展示数据,比如条形图,折线图,饼图等等.可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据,提高生产的效率和 Web  ...

  5. 图形绘制 Canvas Paint Path 详解

    图形绘制简介        Android中使用图形处理引擎,2D部分是android SDK内部自己提供,3D部分是用Open GL ES 1.0.大部分2D使用的api都在android.grap ...

  6. 数据分析——Matplotlib图形绘制

    创建画布或子图 函数名称 函数作用 plt.figure 创建一个空白画布,可以指定画布大小,像素. figure.add_subplot 创建并选中子图,可以指定子图的行数,列数,与选中图片编号. ...

  7. javascript制作公式编辑器,函数编辑器和图形绘制

    自己是电子信息方向的,因此总是需要处理大量的电路实验.电路数据和电路仿真处理,每次处理数据时候还需要同样的数据很多遍, 又需要关于电路的频率响应和时域响应情况,所以一直有做一个这样公式编辑器的打算了. ...

  8. MFC画图总结-DIB图形绘制

    參考文档: http://blog.csdn.net/hnust_xiehonghao/article/details/37652927 http://blog.sina.com.cn/s/blog_ ...

  9. Qt 2D绘图之一:基本图形绘制和渐变填充

    Qt中提供了强大的2D绘图系统,可以使用相同的API在屏幕和绘图设备上进行绘制,它主要基于QPainter.QPaintDevice和QPaintEngine这三个类.它们三者的关系如下图所示: QP ...

随机推荐

  1. C#调用WPS将文档转换成pdf进行预览

    引用:https://www.jianshu.com/p/445996126c75 vs启动项目可以生成wps实例 本地iis部署的站点却不行 原因是vs是管理员权限,而iis没有权限 解决方法 启动 ...

  2. [数据结构 - 第8章] 查找之哈希表(C语言实现)

    首先是需要定义一个哈希表的结构以及一些相关的常数.其中 HashTable 就是哈希表结构.结构当中的 elem 为一个动态数组. #define HASHSIZE 12 // 定义哈希表长为数组的长 ...

  3. HTML连载28-标签的权重

    一.什么是优先级的权重 1.作用:当多个选择器混合在一起的时候,我们可以通过计算权重来判断谁的优先级最高. 2.权重的计算规则 公共代码: <body> <div id=" ...

  4. W5500封装

    W5500是韩国一款集成全硬件 TCP/IP 协议栈的嵌入式以太网控制器,W5500同时也是一颗工业级以太网控制芯片,最近发现我们国内也有和W5500 芯片一样芯片 介绍给大家 如下图:

  5. Spring Boot 一个依赖搞定 session 共享,没有比这更简单的方案了!

    有的人可能会觉得题目有点夸张,其实不夸张,题目没有使用任何修辞手法!认真读完本文,你就知道松哥说的是对的了! 在传统的单服务架构中,一般来说,只有一个服务器,那么不存在 Session 共享问题,但是 ...

  6. Linux内核调优部分参数说明

    #接收套接字缓冲区大小的默认值(以字节为单位). net.core.rmem_default = 262144 #接收套接字缓冲区大小的最大值(以字节为单位). net.core.rmem_max = ...

  7. torch.max

    torch.max() torch.max(input) -> Tensor Explation: ​ Returns the maximum value of all elements in ...

  8. PIE创建带压缩的栅格数据集

    这段时间我一直在研究如何用PIE创建带压缩的栅格数据集,由于我在比赛中使用的原始影像大小普遍都在300M以上,软件加载较慢,因此希望能对原始影像进行压缩,加快加载时间. 首先,该方法的关键是修改Dat ...

  9. 两道JVM面试题,竟让我回忆起了中学时代!

    作者:肥朝 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/4wJ6ANal0blLOseasfIuVw 中学授课模式 考虑到可能有部分粉丝对JVM参数不清楚,所以我们参照中学的授课模 ...

  10. 基于vue+springboot+docker网站搭建【一】 前言

      前言 开一个系列记录下一次从0开始搭建一个网站的过程.前后端项目都是在github找的开源项目,主要用于练习部署. 前端:vue.js 后端: spring-boot 搭建环境:centOS7.6 ...