pandas的绘图函数(一)

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。

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依旧参照《利用Python进行数据分析》,过一遍基础。
导库import pandas as pdimport numpy as npimport 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</
<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()`。 ---
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