Data-Science-For-Beginners折线图：时间序列数据趋势可视化
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners 在数据科学领域，可视化是揭示数据模式和趋势的强大工具。折线图作为一种常用的可视化方式，特别适合展示时间序列数据的变化趋势。本教程将以项目为基础，介绍如何使用Python的Matplotlib库创建清晰、有意义的折线图，帮助你从数据中提取有价值的信息。
折线图基础与应用场景
折线图通过将数据点连接成线，直观地展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。在数据科学中，折线图常用于分析趋势、比较不同组数据的变化模式以及识别异常值。
在Data-Science-For-Beginners项目中，数据可视化模块3-Data-Visualization详细介绍了各种可视化技术，包括折线图的应用。其中，09-visualization-quantities课程专门探讨了如何使用Matplotlib进行数量可视化，包含了折线图的具体实现案例。
使用Matplotlib创建折线图
Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，提供了丰富的图表类型和高度的自定义能力。下面我们将以明尼苏达鸟类数据集为例，逐步演示如何创建和优化折线图。
准备数据
首先，我们需要导入必要的库并加载数据集。明尼苏达鸟类数据集包含了多种鸟类的基本信息，如名称、分类、体长、体重和翼展等。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
birds = pd.read_csv('data/birds.csv')
birds.head()
绘制简单折线图
我们以鸟类的最大翼展为例，绘制一个简单的折线图：
wingspan = birds['MaxWingspan']
wingspan.plot()
plt.title('Max Wingspan in Centimeters')
plt.ylabel('Wingspan (CM)')
plt.xlabel('Birds')
plt.show()
从图中可以看出，数据中存在明显的异常值，这可能是由于数据输入错误导致的。接下来，我们将对图表进行优化，以更好地展示数据。
优化折线图
为了更清晰地展示数据，我们可以添加标签、调整坐标轴，并突出显示异常值：
plt.title('Max Wingspan in Centimeters')
plt.ylabel('Wingspan (CM)')
plt.xlabel('Birds')
plt.xticks(rotation=45)
x = birds['Name']
y = birds['MaxWingspan']
plt.plot(x, y)
plt.show()
由于鸟类名称较多，即使旋转了x轴标签，图表仍然显得拥挤。我们可以使用散点图并仅标记异常值来改进可视化效果：
plt.title('Max Wingspan in Centimeters')
plt.ylabel('Wingspan (CM)')
plt.tick_params(axis='both',which='both',labelbottom=False,bottom=False)
for i in range(len(birds)):
x = birds['Name'][i]
y = birds['MaxWingspan'][i]
plt.plot(x, y, 'bo')
if birds['MaxWingspan'][i] > 500:
plt.text(x, y * (1 - 0.05), birds['Name'][i], fontsize=12)
plt.show()
通过这个优化后的图表，我们可以清楚地看到 Bald Eagle 和 Prairie Falcon 的翼展数值异常高，可能是数据输入错误。接下来，我们将过滤这些异常值，以获得更准确的可视化结果。
过滤异常值
plt.title('Max Wingspan in Centimeters')
plt.ylabel('Wingspan (CM)')
plt.xlabel('Birds')
plt.tick_params(axis='both',which='both',labelbottom=False,bottom=False)
for i in range(len(birds)):
x = birds['Name'][i]
y = birds['MaxWingspan'][i]
if birds['Name'][i] not in ['Bald eagle', 'Prairie falcon']:
plt.plot(x, y, 'bo')
plt.show()
过滤异常值后，数据更加连贯和易于理解。现在，我们可以进一步探索数据中的其他关系。
比较不同类别的数据
折线图不仅可以展示单一变量的趋势，还可以用于比较不同类别的数据。例如，我们可以比较不同鸟类类别的最大体长：
maxlength = birds['MaxLength']
plt.barh(y=birds['Category'], width=maxlength)
plt.rcParams['figure.figsize'] = [6, 12]
plt.title('Max Length by Bird Category')
plt.xlabel('Max Length (CM)')
plt.ylabel('Bird Category')
plt.show()
此外，我们还可以叠加展示最小体长和最大体长，以观察每个类别的体长范围：
minLength = birds['MinLength']
maxLength = birds['MaxLength']
category = birds['Category']
plt.barh(category, maxLength, label='Max Length')
plt.barh(category, minLength, label='Min Length')
plt.legend()
plt.title('Min and Max Length by Bird Category')
plt.xlabel('Length (CM)')
plt.ylabel('Bird Category')
plt.show()
通过叠加展示，我们可以清晰地看到每个鸟类类别的体长范围，发现体型较大的鸟类通常具有更大的体长范围。
总结与挑战
本教程介绍了如何使用Matplotlib创建和优化折线图，以及如何应用折线图分析和比较数据。通过明尼苏达鸟类数据集的案例，我们展示了折线图在揭示数据趋势、识别异常值和比较不同类别数据方面的强大功能。
挑战
尝试使用本教程介绍的方法，探索鸟类数据集中的其他变量，如体重与翼展的关系，或者不同保护状态的鸟类数量分布。你可以参考09-visualization-quantities课程中的更多示例和挑战，进一步提升你的数据可视化技能。
进一步学习资源
通过不断实践和探索，你将能够创建更加专业、有洞察力的数据可视化图表，为数据科学项目提供有力的支持。
希望本教程对你有所帮助！如果你有任何问题或建议，请随时在项目的讨论区提出。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
