pandas使用plot绘制图形,[python] pandas plot( )画图命令总结

　　这一次，我们将讨论如何可视化数据。首先，导入我们需要的模块。除了熊猫，我们还需要使用numpy来生成一些数据。本节使用的matplotlib只用于显示图片，即plt.show()。

　　进口熊猫作为pd

　　将numpy作为np导入

　　导入matplotlib.pyplot为plt今天我们主要学习如何绘制数据。

　　创建一个系列。这是一个线性数据。我们随机生成1000个数据。Series的默认索引是一个从0开始的整数，但这里我显式赋值，让大家看得清楚。

　　#随机生成1000个数据

　　数据=pd。Series(np.random.randn(1000)，index=np.arange(1000))

　　#为了方便查看效果，我们积累了这些数据。

　　data.cumsum()

　　#熊猫数据可以直接以可视化形式查看。

　　data.plot()

　　Plt.show()就是这么简单。熟悉matplotlib的朋友都知道，如果需要绘制一个数据，可以用plt.plot(x=，y=)把x和y的数据作为参数存储起来，但是data是一个数据，可以直接绘制。生成的结果如下图所示：

　　数据帧可视化我们生成1000*4的数据帧并累加它们。

　　数据=pd。数据帧(

　　np.random.randn(1000，4)，

　　index=np.arange(1000)，

　　列=列表( ABCD )

　　)

　　data.cumsum()

　　data.plot()

　　plt.show()

　　这是我们刚刚生成的四列数据。因为有四组数据，所以这四组数据将分别绘制。Plot可以指定许多参数。具体用法可以查看这里。

　　除了plot，我还经常使用散点图，散点图会显示散点图。首先，我告诉你熊猫有多少种方法。

　　Barhistboxkdeareascatterhexbin但是今天就不一一介绍了，主要说剧情和散点。因为散点只有两个属性，x和y，我们可以把数据分别赋给x和y。

　　Ax=data.plot.scatter (x= a ，y= b ，color=深蓝色，label= class1 )。然后我们可以在同一个轴上再画一个，选择不同的数据列，不同的颜色和标签。

　　#在前一个轴的顶部绘制该数据

　　data.plot.scatter(x=A ，y=C ，color=LightGreen ，label=，ax=ax)

　　Plt.show()这是我画的图。

　　这就是我们今天说的两种呈现方式，一种是线性，一种是散点图。

　　转载请联系作者取得转载授权，否则将追究法律责任。

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。