pandas 每一列画图_pandas中的绘图函数

Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。默认情况下，它们所生成的是线形图

线形图

s = Series(data=np.random.randint(0,10, size=10))

s.plot()

柱状图

Series柱状图示例,kind = ‘bar‘/‘barh‘

s.plot(kind=‘bar‘)

s.plot(kind=‘barh‘)

DataFrame柱状图示例

df.plot(kind=‘bar‘)

直方图

rondom生成随机数百分比直方图，调用hist方法

柱高表示数据的频数，柱宽表示各组数据的组距

参数bins可以设置直方图方柱的个数上限，越大柱宽越小，数据分组越细致

设置normed参数为True，可以把频数转换为概率

s.plot(kind=‘hist‘)

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

s.plot(kind=‘hist‘,bins=10,density=True)s.plot(kind=‘kde‘)

绘制一个由两个不同的标准正态分布组成的的双峰分布

n1 = np.random.normal(loc=10, scale=5, size=1000)

n2 = np.random.normal(loc=50, scale=7, size=1000)

n = np.hstack((n1,n2))

s = Series(data=n)

s.plot(kind=‘hist‘,bins=100,density=True)

s.plot(kind=‘kde‘)

散布图

散布图 散布图是观察两个一维数据数列之间的关系的有效方法,DataFrame对象可用

使用方法： 设置kind = ‘scatter‘，给明标签columns

df.plot(x=‘A‘, y=‘B‘,kind=‘scatter‘)

散布图矩阵，当有多个点时，两两点的关系

使用函数：pd.plotting.scatter_matrix(),

参数diagnol：设置对角线的图像类型

pd.plotting.scatter_matrix(df)

?

pd.plotting.scatter_matrix(df, figsize=(16,16), diagonal=‘kde‘)

饼图

df.plot(kind=‘pie‘, autopct=‘%.2f%%‘)