python数据分析与可视化第二版答案

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什么是数据可视化？ 数据可视化是为了使得数据更高效地反应数据情况，便于让读者更高效阅读，通过数据可视化突出数据背后的规律，以此突出数据中的重要因素，如果使用Python做数据可视化，建议学好如下这四个Python数据分析包，分别是：

Pandas、Matplotlib、Seaborn、Pyecharts

学好以上四个数据分析包，做可视化足够用了，全文较长，建议耐心看完，学习后即可使用Python做数据可视化，具体的代码实操部分可以实际用代码进行演示，这样才能更好的掌握，下面一起来学习~

01. Pandas

官网https://www.pypandas.cn/

Pandas 是 Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据，广泛应用于数据分析领域，Pandas 适用于处理与 Excel 表类似的表格数据，以及有序和无序的时间序列数据等。

Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）和 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例，使用pandas进行数据分析流程包含数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表等阶段快码论文。

• 灵活的分组功能：group by数据分组；

• 直观地合并功能：merge数据连接；

• 灵活地重塑功能：reshape数据重塑；

pandas库不仅可以做一些数据清洗的工作，还可以使用pandas作图，并且做图时，使用一行代码就可以轻松作图，详细的作图方法可以看代码中的注释。

#导入pandas库  
import pandas as pd    
#生成一个Series  
s=pd.Series([1,3,3,4], index=list('ABCD'))    

#括号内不指定图表类型，则默认生成直线图  
s.plot()

#条形图
s.plot(kind='bar')

#水平条形图   
s.plot.barh()

#饼图   
s.plot.pie()

#直方图   
s.plot.hist()

#密度图   
import numpy as np 

s=pd.Series(np.random.randn(1000))  #生成一列随机数   
s.plot.kde()   
s.plot.density()

#散点图   
import numpy as np 
#生成一个DataFrame  
df=pd.DataFrame(np.random.randn(1000,2),
                 columns=['X1','Y'])
df.plot.scatter(x='X1',y='Y')

#六角箱图   
df.plot.hexbin(x='X1',y='Y',gridsize=8)

#箱型图
df=pd.DataFrame(np.random.rand(10,2),columns=['A','B'])
df.plot.box()