Matplotlib简单画图(三) -- pandas绘图之Series

最新推荐文章于 2025-07-07 16:18:54 发布

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#Series绘图 #python数据分析

本文介绍如何在数据分析中利用Python的pandas库对Series数据进行绘图，特别是使用subplots功能创建多图展示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数据分析汇总学习

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39778570/article/details/81157884

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# cumsum()函数演示
s = Series([1,2,3,4,5])
s.cumsum()
0

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专栏目录

pandas中Series和Dataframe的画图方法

我是小蚂蚁

05-26

9473

前言在pandas中，无论是series还是dataframe都内置了.plot()方法，可以结合plt.show()进行很方便的画图。 Series.plot() 和 Dataframe.plot()参数 data : Series kind : str ‘line’ : line plot (default) ‘bar’ : vertical bar plot ‘barh’ : horizo...

Matplotlib简单画图(四) -- pandas绘图之DataFrame

最新发布

weixin_56449709的博客

07-07

614

本文介绍了pandas内置的绘图方法，主要围绕DataFrame和Series的plot()方法展开。文章详细列举了plot()方法的常用参数，包括轴标签、标题、刻度、对数坐标等设置。通过示例代码展示了Series和DataFrame的基本线图绘制方法，以及如何创建包含多个子图的复杂图表。特别介绍了柱状图(bar和barh)的绘制技巧，包括垂直/水平柱状图、分组柱状图和堆叠柱状图的实现方式。文中提供了丰富的代码示例和可视化效果图，帮助读者快速掌握pandas数据可视化的基本操作。

使用Pandas的Series方法绘制图像

小灰笔记

04-25

5304

通常绘制二维曲线的时候可以使用matplotlib，不过如果电脑上安装了pandas的话可以直接使用Series的绘图方法进行图像的绘制。pandas绘制图像其实也是给予matplotlib的绘图功能处理相应的数据，最终绘制出相应的曲线。在图形对象创建并操作之后还需要调用matplotlib的图像显示方法才能够最终显示出绘制的图像。编写代码如下： 1 import pandas as

Pandas绘图之Series和Dataframe

慕白博客

02-11

1226

Pandas绘图之Series和Dataframe 一、Series绘图 0x1生成数据并画图首先生成一个series数据： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series import matplotlib.pyplot as plt s1 = Series(np.random.randn(10)).cumsum...

【matplotlib绘图】Pandas绘图与matplotlib绘图的关联及异同

12-22

说到数据可视化绘图，我们先...Pandas库提供了Series DataFrame等类型的对象，可以在matplotlib画图中作为数据来源放入参数中，如axes.plot(Series) 可以对Pandas的对象调用画图方法，如Series.plot(kind='line')，但

pythonpandas画图代码,python之 matplotlib和pandas绘图教程

weixin_29149709的博客

03-25

1051

不得不说使用python库matplotlib绘图确实比较丑，但使用起来还算是比较方便，做自己的小小研究可以使用。这里记录一些统计作图方法，包括pandas作图和plt作图。前提是先导入第三方库吧import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np然后以下这两句用于正常显示中文标签什么的。plt.rcParams[...

python-pandas绘图

雪伦的专栏

07-24

1万+

讲在前面完整代码可在我的github上下载，Good Good Study,Day Day Up!pandas绘图显示 : plt.show()保存到本地 : plt.savefig(‘image.png’)%matplotlib inline import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt present = pd.read_table('d

pandas 每一列画图_pandas-21 Series和Dataframe的画图方法

weixin_34822215的博客

01-17

1206

pandas-21 Series和Dataframe的画图方法前言在pandas中，无论是series还是dataframe都内置了.plot()方法，可以结合plt.show()进行很方便的画图。Series.plot() 和 Dataframe.plot()参数data : Serieskind : str‘line’ : line plot (default)‘bar’ : vertical...

数据科学入门与实战：Matplotlib绘图Series

持之以恒

11-28

552

Matplotlib&Pandas教程

lwd906485829的博客

04-09

989

Matplotlib简介 Matplotlib是一个Python 2D绘图库，Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，jupyter笔记本，Web应用程序服务器等。 Figure: 在任何绘图之前，我们需要一个Figure对象，可以理解成我们需要一张画板才能开始绘图 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() Axes:在拥有Figure对象后，在作画前还需要轴，没有轴就没有绘图基准 fig = plt

Pandas绘图大揭秘：让你的数据比熊猫还萌，一秒变身数据界的‘萌主’！

在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前

07-16

1256

解锁数据魔法，Pandas绘图让你秒变数据界的毕加索！不再让冰冷数字沉睡，Pandas神器一挥，数据图表跃然屏上，笑料与洞见齐飞！无论是趋势追踪的侦探游戏，还是数据颜值的逆天改命，一图在手，天下我有。快来，和我们一起，让数据分析变得既烧脑又爆笑吧！

Pandas绘图

QianYanDai的博客

10-09

2589

Pandas绘图Pandas的绘图方法封装了Matplotlib的pyplot方法，可以提供简单的绘图功能,对于DataFrame来说，.plot是一种将所有列及其标签进行绘制的简便方法不常用，实际应用中，一般仍使用Matplotlib绘图Jupyter notebook中如不显示Pandas绘制图像，解决方法: 载入import Matplotlib.pyplot as plt，Pandas绘图代

Series和DataFrame绘图(很强大)

数据分析与统计学之美

02-19

6130

目录 1、说明 2、Series对象的绘图技巧 3、DataFrame对象的绘图技巧 1、说明 Series与DataFrame类型的对象也支持图形绘制，使用对象的plot方法即可。如果绘图数据就存在Series或者DataFrame对象中，我们就可以直接绘制，而无需使用plt.plot。直接使用Series与DataFrame对象的plot方法绘图，有时候会显得特别方便，尤...

Pandas.plot 做图

Claroja

06-29

8549

SeriesSeries.plot(kind=’line’, ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=No

pandas.Series.plot的简单参数使用说明

黄佳俊的博客

05-08

1716

注：要使用plot函数需要使用matplotlib和pylab环境。%matplotlib inline Series.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, .

《利用python进行数据分析》第九章绘图与可视化

热爱是把一件事做到极致

03-07

1202

9.1简明matplotlib API入门 9.1.1图片与子图 matplotlib绘制的图位于图片（Figure）对象中，使用plot.figure生成一个新图 fig = plt.figure()#不会有任何显示，无法用空白的图片绘图需要使用add_subplot创建一个或者多个子图（subplot） fig = plt.figure() <matplotlib.figur...

matplotlib画图使用pandas处理后的数据

03-21

<think>好的，用户想知道如何用Matplotlib绘制经过Pandas处理的数据，需要示例和教程。首先，我需要回忆一下Pandas和Matplotlib的基本用法，尤其是两者结合的部分。用户可能已经用Pandas处理了数据，现在想可视化结果，所以应该从数据加载开始，然后进行数据处理，最后绘图。首先，引用中的信息提到导入库和数据加载，这可能是一个好的起点。需要确保用户正确导入Pandas和Matplotlib，比如使用正确的别名pd和plt。接下来，可能需要展示如何加载数据，比如从CSV文件读取，这符合常见的处理流程。然后，数据处理部分。假设用户的数据可能需要清洗或聚合，例如处理缺失值或分组统计。例如，用户可能需要对某个列进行分组求和或计算平均值，这时候Pandas的groupby功能就派上用场了。这部分需要给出具体的例子，比如按月份或类别聚合数据，这样用户能明白如何处理自己的数据。接下来是绘图部分。要展示如何将Pandas的DataFrame或Series传递给Matplotlib。例如，使用plot()方法直接绘图，然后通过plt对象调整图表细节，如标题、标签、图例等。可能需要涵盖不同类型的图表，如折线图、柱状图、散点图，以满足不同的需求。需要注意Matplotlib和Pandas的集成。Pandas的DataFrame有内置的plot方法，这简化了绘图步骤。但要提醒用户可能需要进一步使用Matplotlib的函数来自定义图表，比如设置标签、调整布局或保存图片。另外，引用中的示例提到了绘制人口变化曲线，这可能涉及到时间序列数据。所以，在示例中使用时间序列或类似的数据结构会比较贴切。比如，用日期作为X轴，数值作为Y轴，展示趋势变化。还要考虑用户可能的常见问题，比如中文显示问题，或者图表显示不出来的情况。这时候可以在示例中加入设置字体或显示图表的代码，比如plt.show()，并提醒用户需要注意的地方，比如在Jupyter中可能需要使用%matplotlib inline。最后，生成相关问题，帮助用户深入学习和解决问题。比如如何自定义样式、处理大数据集、保存图表等。这些问题应该围绕用户可能的后续需求展开，提供进一步学习的路径。总结步骤：导入库、加载数据、处理数据、绘制图表、调整样式、展示或保存。每个步骤给出代码示例和解释，确保用户能够一步步跟随操作。同时，引用站内的参考资料，增强可信度，并引导用户查看相关内容。</think>### 如何用 Matplotlib 绘制 Pandas 处理后的数据 #### 1. **数据准备与加载** 首先导入必要的库并加载数据。Pandas 用于数据处理，Matplotlib 用于可视化： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据（示例：CSV文件） data = pd.read_csv('data.csv') ``` #### 2. **数据清洗与处理** 使用 Pandas 进行数据清洗，例如处理缺失值或筛选数据： ```python # 删除缺失值 data_clean = data.dropna() # 按条件筛选（例如：筛选某列大于阈值的数据） filtered_data = data_clean[data_clean['value'] > 50] # 分组聚合（例如：按月份计算平均值） grouped_data = data_clean.groupby('month')['sales'].mean() ``` #### 3. **基础绘图示例** 通过 Pandas 的 `plot()` 方法直接调用 Matplotlib 绘图： ```python # 折线图（时间序列数据） grouped_data.plot(kind='line', title='月均销售额趋势') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('销售额') plt.grid(True) plt.show() # 柱状图（分类数据对比） filtered_data['category'].value_counts().plot(kind='bar', color='skyblue') plt.title('分类数据分布') plt.xticks(rotation=45) plt.show() ``` #### 4. **进阶可视化** 结合 Matplotlib 的灵活性与 Pandas 数据处理能力： ```python # 多子图绘制 fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8)) # 子图1：销售额分布直方图 data_clean['sales'].plot(kind='hist', bins=20, ax=axes[0], edgecolor='black') axes[0].set_title('销售额分布直方图') # 子图2：散点图（销售额 vs 成本） data_clean.plot(kind='scatter', x='cost', y='sales', ax=axes[1], color='red') axes[1].set_title('销售额与成本关系') plt.tight_layout() plt.show() ``` #### 5. **样式优化** 调整图表样式以增强可读性： ```python plt.style.use('ggplot') # 使用ggplot风格 grouped_data.plot( kind='line', marker='o', linestyle='--', linewidth=2, title='月均销售额趋势（优化后）' ) plt.xlabel('月份', fontsize=12) plt.ylabel('销售额（单位：万元）', fontsize=12) plt.legend(['销售额'], loc='upper left') plt.savefig('sales_trend.png') # 保存图表 plt.show() ``` #### 注意事项 - **数据格式**：确保绘图前数据已转换为数值或日期格式（如 `pd.to_datetime()`）。 - **中文显示**：若需显示中文，添加以下配置： ```python plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows系统 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 ``` ---