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2023-12-01

基本绘图:情节

Series和DataFrame上的这个功能只是matplotlib libraries plot()方法的简单包装。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('1/1/2000',
   periods=10), columns=list('ABCD'))
df.plot()

其output如下 -

如果索引由日期组成，则调用gct().autofmt_xdate()来格式化x轴，如上图所示。

我们可以使用x和y关键字绘制一列与另一列。

绘图方法允许少数默认线图以外的绘图样式。这些方法可以作为plot()的kind关键字参数提供。这些包括 -

酒吧或酒吧的条形图
hist for histogram
box for boxplot
'area' for area plots
'scatter' for scatter plots

酒吧情节

现在让我们通过创建一个Bar Plot来看看它是什么。可以通过以下方式创建条形图 -

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')
df.plot.bar()

其output如下 -

要生成堆积条形图，请pass stacked=True -

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')
df.plot.bar(stacked=True)

其output如下 -

要获得水平条形图，请使用barh方法 -

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d')
df.plot.barh(stacked=True)

其output如下 -

直方图(Histograms)

可以使用plot.hist()方法绘制直方图。我们可以指定箱数。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':
np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c'])
df.plot.hist(bins=20)

其output如下 -

要为每列绘制不同的直方图，请使用以下代码 -

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':
np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c'])
df.diff.hist(bins=20)

其output如下 -

方块图

可以绘制Series.box.plot()调用Series.box.plot()和DataFrame.box.plot()或DataFrame.boxplot()来可视化每列中值的分布。

例如，这里是一个箱线图，表示在[0,1]上对均匀随机变量进行10次观测的五次试验。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
df.plot.box()

其output如下 -

区域图

可以使用Series.plot.area()或DataFrame.plot.area()方法创建区域图。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.area()

其output如下 -

散点图

可以使用DataFrame.plot.scatter()方法创建散点图。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.scatter(x='a', y='b')

其output如下 -

饼形图

可以使用DataFrame.plot.pie()方法创建饼图。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x'])
df.plot.pie(subplots=True)

其output如下 -