绘图
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2023-12-01
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| series . plot 是表单 Series 特定绘图方法的可调用方法和命名空间属性。 | |
| Series.plot([kind, ax, figsize, ….]) | Series 绘图存取器及方法 |
| Series.plot.area(**kwds) | 面积图 |
| Series.plot.bar(**kwds) | 竖线图 |
| Series.plot.barh(**kwds) | 水平柱状图 |
| Series.plot.box(**kwds) | 箱线图 |
| Series.plot.density([bw_method, ind]) | 使用高斯核生成核密度估计图。 |
| Series.plot.hist([bins]) | 柱状图 |
| Series.plot.kde([bw_method, ind]) | 使用高斯核生成核密度估计图。 |
| Series.plot.line(**kwds) | 线图 |
| Series.plot.pie(**kwds) | 圆形分格统计图表 |
| Series.hist([by, ax, grid, xlabelsize, …]) | 用 matplotlib 绘制输入 Series 直方图 |
| Series 化 / 输入输出 / 转换 | |
| Series.to_pickle(path[, compression, protocol]) | 将对象保存 (Series 化) 到文件中。 |
| Series.to_csv([path, index, sep, na_rep, …]) | 将 Series 写入逗号分隔值 (CSV) 文件 |
| Series.to_dict([into]) | 将 Series 转换为 {label - -> value } dict 或 dict 类对象。 |
| Series.to_excel(excel_writer[, sheet_name, …]) | 将 Series 写入 excel 工作表 |
| Series.to_frame([name]) | 将 Series 转换为 DataFrame |
| Series.to_xarray() | 从 Pandas 对象返回 xarray 对象。 |
| Series.to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs) | 使用 HDFStore 将包含的数据写入 HDF5 文件。 |
| Series.to_sql(name, con[, schema, …]) | 将存储在 DataFrame 中的记录写入 SQL 数据库。 |
| Series.to_msgpack([path_or_buf, encoding]) | msgpack (Series 化) 对象到输入文件路径 |
| Series.to_json([path_or_buf, orient, …]) | 将对象转换为 JSON 字符串。 |
| Series.to_sparse([kind, fill_value]) | 将 Series 转换为稀疏 Series |
| Series.to_dense() | 返回 NDFrame 的密集表示 (相对于稀疏) |
| Series.to_string([buf, na_rep, …]) | 呈现 Series 的字符串表示形式 |
| Series.to_clipboard([excel, sep]) | 将对象复制到系统剪贴板。 |
| Series.to_latex([buf, columns, col_space, …]) | 将对象呈现为表格环境表。 |
| 稀少的 | |
| SparseSeries.to_coo([row_levels, …]) | 从具有多索引的稀疏库中创建一个 scipy . sparse . COO _ matrix。 |
| SparseSeries.from_coo(A[, dense_index]) | 从一个冷而稀疏的. COO _ matrix 创建一个稀疏的 sereseries。 |