pandas的绘图函数：

本文是学习《利用Python进行数据分析》的部分笔记，在这里感谢作者

一：线性图：

Seris和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法，默认情况下，它们生成的是线形图：

 

>>> s=Series(np.random.randn(10).cumsum(),index=np.arange(0,100,10))

s.plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000000C65A3C8>

DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线，并自动创建图例：

 

 

>>> df=DataFrame(np.random.randn(10,4).cumsum(0),columns=['A','B','C','D'],index=np.arange(0,100,10))

Series.plot方法的参数：

 

label      用于图例的标签

ax          要在其上绘制的matplotlib subplot对象，如果没有设置，则使用当前的matplotlib subplot

style      将要传给matplotlib的风格字符串，（如'ko--')

alpha     图表的填充不确定度（0到1之间）

kind       可以是‘line'，’bar‘（垂直），’barh‘（水平），’kde‘

logy       在Y轴上使用对数标尺

xticks     用作x轴刻度的值

yticks     用作y轴刻度的值

xlim        X轴的界限（例如[0,10])

ylim       Y轴的界限

grid       显示抽网格线（默认打开）

DataFrame还有一些对列进行灵活处理的选项

subplots   将各个列是否绘制到单独的subplot中

sharex      如果subplot=True，则共用一个X轴，包括刻度和界限

sharey     如果subplot=False,则共用一个Y轴。

figsize      表示图像大小的元组

title          表示图像标题的字符串

legend     添加一个subplot的图例，默认为True

sort_columns    以字母表顺序绘制各列，默认使用当前列顺序

二：柱状图

在生成线形图的代码中加上（kind='bar'(垂直柱状图）或kind='barh'(水平柱状图）即可生成柱状图

 

>>> fig,axs=plt.subplots(2,1)
>> >data=Series(np.random.rand(16),index=list('abcdefghijklmnop'))

>>> data.plot(kind='bar',ax=axs[0],color='k',alpha=0.7)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x00000000074F85C0>
>>> data.plot(kind='barh',ax=axs[1],color='k',alpha=0.7)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x0000000007C3A9E8>

对于DataFrame，柱状图会将每一行的值分为一组：

 

 

>>> df=DataFrame(np.random.rand(6,4),index=['one','two','three','four','five','six'],columns=pd.Index(['A','B','C','D'],name='Genus'))

df.plot(kind='bar')

三：直方图和密度图：

 

通过Series的hist方法，可以生成直方图，调用plot时加上kind='kde'即可生成一张密度图：

 

>>> cop1=np.random.normal(0,1,size=200)
>>> cop2=np.random.normal(10,2,size=200)
>>> values=Series(np.concatenate([cop1,cop2]))
>>> values.hist(bins=100,alpha=0.3,color='k',normed=True)
>>> 
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x00000000082AA630>

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x00000000082AA630>

四：散点图：

 

利用plt.scatter即可轻松绘制一张简单的散点图。