基本绘图:绘图python
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。dom
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:spa
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
若是索引由日期组成,则调用gct().autofmt_xdate()
来格式化x
轴,如上图所示。code
咱们能够使用x
和y
关键字绘制一列与另外一列。blog
绘图方法容许除默认线图以外的少数绘图样式。 这些方法能够做为plot()
的kind
关键字参数提供。这些包括 -索引
bar
或barh
为条形hist
为直方图boxplot
为盒型图area
为“面积”scatter
为散点图如今经过建立一个条形图来看看条形图是什么。条形图能够经过如下方式来建立 -pandas
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,经过指定:pass stacked=Trueio
import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) df.plot.bar(stacked=True)
要得到水平条形图,使用barh()
方法 -class
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)
能够使用plot.hist()
方法绘制直方图。咱们能够指定bins
的数量值。import
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)
要为每列绘制不一样的直方图,请使用如下代码
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)
Boxplot能够绘制调用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()
能够使用Series.plot.area()
或DataFrame.plot.area()
方法建立区域图形。
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) df.plot.area()
能够使用DataFrame.plot.scatter()
方法建立散点图。
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')
饼状图能够使用DataFrame.plot.pie()
方法建立。
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)