matplotlib 和 DataFrame plot画图 详解,刨根问底/plot/hist/box/bar/stack/groupby后unstack()

matplotlib与DataFrame绘图深度解析:fig, ax与内存优化
本文详细介绍了matplotlib的基础用法,如plt、fig和ax的区别,以及如何通过DataFrame高效绘制图表。特别关注了超过20个图形打开时的RuntimeWarning,并提供了内存优化技巧,包括在循环中适时关闭plt。
Pandas 核心功能 ├── 1. 核心数据结构 │ ├── Series(一维带标签数组) │ └── DataFrame(二维表格型数据结构) │ ├── 2. 数据操作 │ ├── 数据清洗(去重、缺失值处理、异常值过滤) │ ├── 数据合并与连接(concat, merge, join) │ ├── 分组与聚合(groupby, agg, transform) │ ├── 数据重塑(pivot_table, melt, stack/unstack) │ └── 数据排序与过滤(sort_values, query) │ ├── 3. 数据输入/输出 │ ├── CSV/Excel 文件读写(read_csv, to_excel) │ ├── SQL 数据库交互(read_sql, to_sql) │ ├── JSON/HTML 解析(read_json, read_html) │ └── HDF5/Parquet 高性能格式 │ ├── 4. 时间序列处理 │ ├── 日期生成(date_range) │ ├── 时间戳转换(to_datetime) │ ├── 重采样与频率转换(resample) │ └── 滑动窗口计算(rolling) │ ├── 5. 数据可视化(整合 Matplotlib) │ ├── 折线图/柱状图/散点图(plot) │ └── 直方图/箱线图(hist, boxplot) │ ├── 6. 高级功能 │ ├── 性能优化(向量化操作、eval/query) │ ├── 内存优化(astype 类型转换) │ └── 扩展库集成(pandas-profiling, scikit-learn) │ └── 7. 实际应用案例 ├── 数据分析(统计摘要、相关性分析) └── 机器学习数据预处理(特征工程)
05-07
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