pandas的绘图函数（一）

最新推荐文章于 2025-06-24 17:44:13 发布
最新推荐文章于 2025-06-24 17:44:13 发布
阅读量1.4k 收藏 4
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 数据可视化 文章标签： pandas 可视化
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/darknightt/article/details/70171653
本文介绍了pandas的绘图功能，包括线型图、柱状图、直方图和密度图、散点图的使用方法。通过示例展示了如何利用plot方法创建不同类型的图表，如DataFrame自动创建图例、堆积柱状图的生成、直方图和密度图展示数据分布，以及散点图的绘制。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

依旧参照《利用Python进行数据分析》，过一遍基础。
导库import pandas as pd，import numpy as np，import matplotlib.pyplot as plt

线型图

plot方法可以生成Series和DataFrame的线型图，对象的索引将用于绘制X轴（默认情况下）

s = pd.Series(np.random.randn(10).cumsum(), index=np.arange(0, 100, 10))
s.plot()
plt.show()

Series图表示例

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3).cumsum(0), columns=['A', 'B', 'C'], index=np.arange</
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
总结了14个Pandas函数，轻松进行数据处理
君莫笑的博客
04-08 5273
Pandas是Python数据分析的利器，也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas，将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。
【Pandas】可视化plot（）参数kind
Kika写代码的博客
06-06 2335
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中的绘图函数
liuke
05-11 1023
不难看出，matplotlib实际上是一种比较低级的工具。要组装一张图表，你得用它的各种基础组件才行：数据展示（即图表类型：线型图、柱状图、盒形图、散步图、等值线图等）、图例、标题、刻度标签以及其他注解型信息。这是因为要根据数据制作一张完整图表通常都需要用到多个对象。在pandas中，我们有行标签、列标签以及分组信息。这也就是说，要制作一张完整的图表，原本需要一大堆的matplotlib代码，现在...
pandas作图_pandas绘图
weixin_39580715的博客
12-22 364
导语：为什么用pandas绘图matplotlib虽然功能强大，但是matplotlib相对而言较为底层，画图时步骤较为繁琐，比较麻烦，因为要画一张完整的图表，需要实现很多的基本组件，比如图像类型、刻度、标题、图例、注解等等。目前有很多的开源框架所实现的绘图功能是基于matplotlib的，pandas便是其中之一，对于pandas数据，直接使用pandas本身实现的绘图方法比matplotlib...
pandas 绘图 （今天总结的有点多）
weixin_43737594的博客
09-03 6629
Pandas绘图 Pandas数据可视化简介 pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据，还可以做更多的事情：它还可以可视化 pandas绘图API简单易用，是pandas流行的重要原因之一 Pandas 单变量可视化 单变量可视化， 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集, 来自葡萄酒爱好者杂志(wineEnthusiast)，包含10个字段，150929行，每一行代表一款葡萄酒 字段名 字.
pandas绘图介绍
qq_42413820的博客
06-26 720
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html#
Pandas函数汇总
qq_41600393的博客
07-04 5966
pd.read_excel('data.xls',sheet_name,header,names,index_col)# 读取excel。使用行索引(iloc[3,1]相当于两个参数;pd.concat([df1, df2], keys=['x', 'y']) # 使用多层索引 keys。pd.read_csv('data.csv',sep,header,index_col) # 加载csv数据。df.plot(kind='scatter', x='A', y='B') # scatter： 散点图。
7个Pandas绘图函数助力数据可视化
csdn1561168266的博客
01-08 1250
以上就是本文介绍的7个用于快速数据可视化的Pandas绘图函数，也可以尝试使用matplotlib和seaborn生成更漂亮的图表。对于快速数据可视化，上述这些函数非常方便，实现过程较为轻松。
pandas中绘图函数.ipynb
02-13
pandas中绘图函数，Series和DataFrame都有一个都有一个生成各类图标的plot方法，默认情况下锁生成的都是线形图，包括线形图、柱状图、直方图、散点图、随机百分比密度图、散布图等，有一些汽车和鸢尾花的案例。...
pandas常用函数分类汇总
01-05
5. 数据合并与重塑：在处理多个数据源时，经常需要将它们合并为一个数据集，pandas提供了不同的合并函数，如`merge`、`concat`等，以及用于数据重塑的函数如`stack`、`unstack`、`pivot`、`get_dummies`等。...
pandas—绘图入门（上）
qq_45286306的博客
03-29 1890
pandas 基本绘图
Python数据可视化工具——Pandas绘图
小伟的博客
07-27 997
pandas绘图，序列或DataFrame类型均可快速绘图。s.plot()\df1.plot()
使用pandas绘图
guankangqiang的博客
04-14 1017
在实际场景中，我们需要根据得到的数据（如果就是pandas处理的数据Series和DataFrame），然后绘制各种图形注意：图形的绘制都是需要使用matplotlib包，自定义可视化界面import pandas as pd% matplotlib inline      (这个语句是为了让我们在jupyter中能查看数据图)或者import matplotlib.pyplot as plt  ...
Pandas笔记11----------Pandas绘图
最新发布
infinite_shadow的博客
06-24 434
3.kde图：核密度估计，用于弥补直方图由于参数bins设置的不合理导致的精度缺失问题。
Pandas的绘图方法
Steven的博客
03-06 1万+
一般情况下，通过数据绘图都会使用 Matplotlib 库，当然本篇文章的内容也和它有关。在 Pandas 库中，有一些封装了 Matplotlib 的方法可以更简单地通过处理后的数据来绘制图表，当然要先导入 Matplotlib 库才能使用。 不管是 Series 还是 DataFrame 类型的数据，调用的方法都是一样的，只是后者要多处理一下。 折线图 import pandas as pd ...
pandas绘图详细教程
热门推荐
MIss-Y的博客
10-15 3万+
  欢迎关注“勇敢AI”公众号，更多python学习、数据分析、机器学习、深度学习原创文章与大家分享，还有更多电子资源、教程、数据集下载。勇敢AI，一个专注于人工智能AI的公众号。 ================================================================================== 一、pandas绘图 前面讲过matpl...
pandas数据分析之数据绘图
白帽阿叁的博客
08-30 3172
一图胜千言，将信息可视化（绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它除了让人们对数据更加直观以外，还可以帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的想法等等。pandas 在数据分析、数据可视化方面有着较为广泛的应用。本文将通过实例介绍pandas的数据绘图。pandas的数据可视化依赖于matplotlib模块的pyplot类，matplotlib在安装Pandas会自动安装。Matplotlib可以对图形做细节控制，绘制出出版质量级别的图形，通过Matplotlib，可以简单地绘制出常用的统计图形。
pandas绘图常用API
capsule的博客
07-27 222
DataFrame.plot([x, y, kind, ax, ….]) 折线图 DataFrame.plot.area([x, y]) 区域情节 DataFrame.plot.bar([x, y]) 垂直条形图。 DataFrame.plot.barh([x, y]) 制作一个水平条形图。 DataFrame.plot.box([by]) 制作DataFrame列的方框图。 DataFrame.plot.density([bw_method, ind]) 使用高斯核生成核密度估计图。 Dat
pandas绘图总结(转载)
vodepan的博客
04-23 1042
pandas中的绘图函数（更加详细的绘图资料可参考pandas.pdf文档中的Visualization这一章） &gt;&gt;&gt; import pandas as pd &gt;&gt;&gt; import numpy as np &gt;&gt;&gt; from pandas import Series, DataFrame &gt;&gt;&gt; import matplotl...
pandas绘图agg函数参数列表
03-21
<think>好的，我现在需要回答用户关于pandas绘图时agg函数参数列表的问题。首先，我得确认用户的具体需求。用户提到在Pandas中绘图时使用agg函数的参数列表，可能是在使用DataFrame的plot方法时结合了agg函数，但需要明确agg的参数选项。 首先，我需要回忆pandas的agg函数（即aggregate函数）的用法。agg函数通常用于对DataFrame或Series进行聚合操作，比如求和、均值等。它的参数可以是字符串、函数、列表或字典，指定要应用的聚合方法。例如，df.agg('mean')会计算每列的均值。 但用户的问题是关于plot方法中的agg函数参数。这里可能存在混淆，因为plot方法本身并不直接接受agg参数。通常，绘图前的数据处理可能会用到agg，然后将结果传递给plot。例如，先对数据进行聚合，再绘制图表。 需要核实pandas官方文档中plot函数是否有agg参数。查阅pandas的plot文档，发现plot函数并没有agg参数。因此，用户可能误解了agg的使用场景。正确的流程应该是先使用agg进行数据聚合，再调用plot绘图。例如： df.groupby('Category')['Value'].agg(['mean', 'sum']).plot(kind='bar') 这里的agg用于生成聚合数据，然后plot绘制图表。因此，agg的参数列表与常规的agg函数一致，包括字符串、函数、列表或字典，用于指定聚合方式。 接下来需要整理agg函数的参数选项，并举例说明如何在绘图前使用agg。同时，提醒用户注意agg和plot的调用顺序，避免混淆。此外，可能用户需要了解agg支持的聚合函数列表，如'sum', 'mean', 'max'等，或者自定义函数。 总结回答结构：首先澄清plot函数本身没有agg参数，然后解释agg的用法及参数，给出示例说明如何结合使用agg和plot进行绘图前的数据处理，最后列举常见的聚合函数选项。</think>在Pandas中，`agg()`函数（即`aggregate()`）用于数据聚合，但需注意：**绘图函数`plot()`本身不直接包含`agg`参数**。通常需先对数据聚合后再调用绘图。以下是详细说明： --- ### 1. `agg()`函数的核心参数 `agg()`的参数可以是以下形式： - **字符串**：预定义的聚合函数名，如`'sum'`、`'mean'`、`'max'`等。 - **函数对象**：自定义函数，如`lambda x: x.max() - x.min()`。 - **列表**：同时应用多个聚合函数，如`['sum', 'mean']`。 - **字典**：针对不同列指定不同聚合方式，如`{'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'}`。 #### 示例代码： ```python import pandas as pd # 示例DataFrame df = pd.DataFrame({'Age': [25, 30, 35], 'Salary': [50000, 60000, 70000]}) # 对Age列同时计算均值和最大值 aggregated = df['Age'].agg(['mean', 'max']) print(aggregated) # 输出: # mean 30.0 # max 35.0 ``` --- ### 2. 结合`agg()`与`plot()`绘图 需先聚合数据，再调用`plot()`： ```python # 按某列分组后聚合，再绘图 df.groupby('Group')['Value'].agg('sum').plot(kind='bar') # 多列聚合示例 df.agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'max'}).plot(kind='bar') ``` --- ### 3. 常见聚合函数列表 | 函数名 | 作用 | |--------------|--------------------| | `'sum'` | 求和 | | `'mean'` | 均值 | | `'median'` | 中位数 | | `'std'` | 标准差 | | `'min'`/`'max'` | 最小值/最大值 | | `'count'` | 计数 | --- ### 4. 常见误区 - **错误用法**：`df.plot(agg='mean')`（`plot()`无`agg`参数）。 - **正确流程**：先`df.agg(...)`生成聚合结果，再调用`df_aggregated.plot()`。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值