Python Pandas - 可视化

基本绘图：plot

Series 和 DataFrame 上的此功能只是 matplotlib libraries plot() 方法的简单包装。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('1/1/2000',
   periods=10), columns=list('ABCD'))

df.plot()

它的输出如下 −

如果索引包含日期，它会调用 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。

绘图方法允许使用默认线图以外的少数绘图样式。 这些方法可以作为 plot() 的 kind 关键字参数提供。 这些包括 −

• 用于条形图的 bar 或 barh
• 直方图的hist
• 箱线图框
• 'area' 用于面积图
• 'scatter' 用于散点图

条形图

现在让我们通过创建条形图来了解什么是条形图。 可以通过以下方式创建条形图 −

import pandas as pd
import numpy as np

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

它的输出如下 −

要生成堆积条形图，请通过stacked=True −

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

它的输出如下 −

要获得水平条形图，请使用 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)

它的输出如下 −

直方图

可以使用 plot.hist() 方法绘制直方图。 我们可以指定垃圾箱的数量。

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)

它的输出如下 −

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.diff.hist(bins=20)

它的输出如下 −

箱线图

可以调用 Series.box.plot() 和 DataFrame.box.plot() 或 DataFrame.boxplot() 来绘制箱线图以可视化 每列中值的分布。

例如，这是一个箱线图，表示在 [0,1) 上对统一随机变量进行 10 次观察的 5 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()

它的输出如下 −

面积图

可以使用 Series.plot.area() 或 DataFrame.plot.area() 方法创建面积图。

import pandas as pd
import numpy as np

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

它的输出如下 −

散点图

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')

它的输出如下 −

饼图

可以使用 DataFrame.plot.pie() 方法创建饼图。

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)

它的输出如下 −