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x和y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()的kind关键字参数提供。这些包括 -
bar或barh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()和DataFrame.box.plot()或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()或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)