基本繪圖:繪圖python
Series和DataFrame上的這個功能只是使用matplotlib
庫的plot()
方法的簡單包裝實現。dom
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('2018/12/18', periods=10), columns=list('ABCD')) print(df) df.plot()
輸出結果:spa
A B C D
2018-12-18 0.338537 -0.483592 0.293620 -1.442384
2018-12-19 0.104431 1.208939 1.114177 0.099280
2018-12-20 -0.694005 -0.489138 0.056262 0.399390
2018-12-21 -0.237765 0.218477 1.342744 -0.045727
2018-12-22 0.782626 0.166747 0.942194 -1.015840
若是索引由日期組成,則調用gct().autofmt_xdate()
來格式化x
軸,如上圖所示。code
咱們能夠使用x
和y
關鍵字繪製一列與另外一列。blog
繪圖方法容許除默認線圖以外的少數繪圖樣式。 這些方法能夠做爲plot()
的kind
關鍵字參數提供。這些包括 -索引
bar
或barh
爲條形hist
爲直方圖boxplot
爲盒型圖area
爲「面積」scatter
爲散點圖如今經過建立一個條形圖來看看條形圖是什麼。條形圖能夠經過如下方式來建立 -pandas
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) df.plot.bar()
要生成一個堆積條形圖,經過指定:pass stacked=Trueio
import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) df.plot.bar(stacked=True)
要得到水平條形圖,使用barh()
方法 -class
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)
能夠使用plot.hist()
方法繪製直方圖。咱們能夠指定bins
的數量值。import
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)
要爲每列繪製不一樣的直方圖,請使用如下代碼
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.hist(bins=20)
Boxplot能夠繪製調用Series.box.plot()
和DataFrame.box.plot()
或DataFrame.boxplot()
來可視化每列中值的分佈。
例如,這裏是一個箱形圖,表示對[0,1)
上的統一隨機變量的10
次觀察的五次試驗。
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()
能夠使用Series.plot.area()
或DataFrame.plot.area()
方法建立區域圖形。
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) df.plot.area()
能夠使用DataFrame.plot.scatter()
方法建立散點圖。
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')
餅狀圖能夠使用DataFrame.plot.pie()
方法建立。
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)