Pandas plot出图

最新推荐文章于 2024-06-06 12:17:48 发布

anhooo

最新推荐文章于 2024-06-06 12:17:48 发布

阅读量1.1k

点赞数

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/anhooo/article/details/86182008

版权

本文介绍了如何使用Pandas库进行数据可视化，包括创建Series并绘图，以及Dataframe的可视化方法，如bar和scatter。示例中展示了如何对不同数据列指定不同的颜色和标记，以生成多种类型的图表。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Pandas plot出图

1、创建一个Series

这是一个线性的数据，我们随机生成1000个数据，Series 默认的 index 就是从0开始的整数，但是这里我显式赋值以便让大家看的更清楚

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000))
>>> data.cumsum()

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

anhooo

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Pandas——⑧绘图plot

志远的博客

01-31

548

Pandas——绘图plot python入门常用操作：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33302004/article/details/112859327 目录一、绘制线性数据二、绘制矩阵数据三、绘制散点图一、绘制线性数据 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1.线性数据：Series # 使用np.random.randn(1000)，生成10.

Pandas数据可视化指南：从零玩转plot()函数（十一）

最新发布

weixin_69882801的博客

03-01

1104

图表类型核心作用数学基础折线图趋势分析线性插值柱状图分类对比高度映射散点图相关性分析协方差箱线图分布诊断四分位数面积图累积分析积分原理饼图构成展示比例角度。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

详解pandas.DataFrame.plot() 画图函数

12-17

首先看官网的DataFrame.plot( )函数 DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None,figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, ytic

Pandas plot 出图

IT浪尖

02-22

981

#pandas中的merge和concat类似,但主要是用于两组有key column的数据, #统一索引的数据. 通常也被用在Database的处理当中. from __future__ import print_function import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''' #

pandas绘图plot函数

路在脚下

04-17

5013

Pandas 之所以能够实现了数据可视化，主要利用了 Matplotlib 库的 plot() 方法，它对 plot() 方法做了简单的封装。

pandas plot绘图详解

weixin_42888180的博客

10-07

397

python中matplotlib是非常重要并且方便的图形化工具，使用matplotlib可以可视化的进行数据分析，今天本文将会详细讲解Pandas中的matplotlib应用。

pandas基础绘图函数

Chaser_lim1024

09-11

2420

Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。默认情况下，它们所生成的是线形图。matplotlib的默认字体不是中文，所以不能显示中文解决中文字体下，负号无法正常显示的问题。

pandas Plot出图

元气满满晨

11-27

3601

pandas绘图 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.randn(10) array([-0.55641654, 0.61721538, -0.44471859, -0.70549804, -0.40572372, 0.94200087, 0.576...

解决Python pandas plot输出图形中显示中文乱码问题

09-19

本文将详细介绍两种解决Python pandas plot输出图形中显示中文乱码问题的方法。 ### 解决方式一：修改matplotlibrc配置文件首先，我们需要找到matplotlibrc配置文件的路径。通过运行`matplotlib.matplotlib_fname...

解决pandas无法在pycharm中使用plot()方法显示图像的问题

09-20

在使用Pandas的DataFrame或Series对象进行绘图时，我们通常会调用plot()方法，该方法背后实际上调用的是matplotlib的绘图接口。在PyCharm这样的集成开发环境中，有时会遇到一些配置问题导致使用plot()方法时无法...

pandas plot label_python pandas 数据分析2 绘图plot

weixin_39678103的博客

11-20

543

除了plot，经常会用到还有scatter，这个会显示散点图，首先给大家说一下在 pandas 中有多少种方法 bar hist box kde area scatter hexbinIn [1]:import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltIn [2]:# 随机生成1000个数据df = pd.Serie...

SIMCA11.5 中文指南

11-13

SIMCA-P 11.5中文指南PDF版包含多个深入浅出的案例

Pandas入门篇（三）-------数据可视化篇2（pandas-plot篇）

2301_77539454的博客

04-28

3188

Pandas 自带的可视化功能通过 plot 方法提供了一种便捷的方式来创建各种类型的图表。plot 方法是基于 Matplotlib 库构建的，因此它继承了 Matplotlib 的强大功能和灵活性，同时简化了绘图过程，使得用户无需深入了解 Matplotlib 的所有细节即可快速创建图表。主要特点和优势：集成性：plot 方法直接集成在 Pandas DataFrame 和 Series 对象中，使得用户可以直接从数据对象创建图表，无需额外转换数据格式。

pandas plot绘图详解：一文教会你各种绘图

热门推荐

weixin_45698637的博客

02-05

3万+

pandas.DataFrame.plot绘图详解一、介绍1.1 参数介绍1.2 其他常用说明二、举例说明2.1 折线图 line2.2 条形图 bar三、其他格式3.1 使用误差线进行绘图一、介绍使用pandas.DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线，默认按照列columns的名称在适当的位置展示图例，比matplotlib绘制节省时间，且DataFrame格式的数据更规范，方便向量化及计算。 DataFrame.plot( )函数： DataFrame.plot(x

Pandas高级教程之:plot画图详解

程序那些事

07-07

1万+

python中matplotlib是非常重要并且方便的图形化工具，使用matplotlib可以可视化的进行数据分析，今天本文将会详细讲解Pandas中的matplotlib应用。

Pandas数据分析26——pandas对象可视化.plot()用法和参数

weixin_46277779的博客

08-15

7439

pandas对象可视化.plot()用法和参数，包括图片大小，图片种类，图片标题，文字大小，背景辅助线，线条大小颜色等

【Pandas】可视化plot（）参数kind

Kika写代码的博客

06-06

2205

plt.show()其它图类型（Other plots）条形图：使用kind='bar'或创建水平或垂直条形图。直方图：使用绘制数据分布的直方图。箱型图：使用kind='box'可视化数据分布和异常值。密度图：使用kind='kde'或绘制。面积图：使用绘制，类似于折线图，但区域会被填充。散点图：使用展示两个变量之间的关系。六边形分布图：使用绘制。饼图：使用kind='pie'展示各部分占总体的比例。当然了，您也可以使用DataFrame.plot.方法创建这些其他绘图。

pandas plot函数：数据可视化的快捷通道

kfashfasf的博客

03-11

1504

plot函数是pandas中用于数据可视化的一个重要工具，通过plot函数，可以轻松地将DataFrame或Series对象中的数据以图形的形式展示出来。plot函数支持多种类型的图形，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等，这些不同类型的图形适用于不同的数据分析场景。此外，plot函数还支持通过参数设置来调整图形的样式，如颜色、标签、图例等，以满足更加个性化的可视化需求。plot函数的参数名称和含义了matplotlib绘图时的参数是类似的，如果熟悉matplotlib绘图的话，上手更快。总的来说，plot。

pandas——plot()方法可视化

阿极的博客

02-10

7338

绘图方法允许除了默认的线图之外的一些绘图样式，这些方法可以通过plot()的关键字参数kind提供。1.编写代码，使用Series的plot绘制Series中数据的分布图。熟练掌握使用pandas中数据用plot方法绘制图。练习使用pandas中数据用plot方法绘制图。kde、density：绘制密度图。bar 、barh：绘制条形图。Python 3.6.0以上。scatter：绘制散点图。hist：绘制直方图。hexbin：棱形图。

pandas plot

06-12

您好！关于您的问题，pandas plot 是 pandas 数据分析库提供的绘图方法，可以快速绘制 DataFrame 或 Series 中的数据。例如，可以使用以下语句绘制 Series 的折线图： ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建 Series 数据 s = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2015', periods=1000)) # 绘制折线图 s.plot() plt.show() ``` 同样，可以使用以下语句绘制 DataFrame 中多个列的线性图： ```python # 创建 DataFrame 数据 df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=s.index, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) # 绘制线性图 df.plot() plt.show() ``` 当然，pandas plot 还提供了其他类型的图形绘制方法，例如柱状图、饼图、散点图等，具体使用方法可以参考 pandas 官方文档。