Pandas plot出图

最新推荐文章于 2025-03-01 04:43:36 发布

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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。

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()
>>

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Pandas——⑧绘图plot

志远的博客

01-31

589

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入门篇（三）-------数据可视化篇2（pandas-plot篇）

2301_77539454的博客

04-28

3529

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。

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详解pandas.DataFrame.plot() 画图函数

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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

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#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 ''' #

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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。

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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。

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