Python Pandas - 可视化

基本绘图：绘图

Series 和 DataFrame 上的此功能只是matplotlib 库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()

其输出如下 -

基本绘图

如果索引由日期组成，它会调用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的关系图。

绘图方法允许使用除默认线图之外的多种绘图样式。这些方法可以作为plot()的kind 关键字参数提供。这些包括 -

  • bar 或 barh 用于条形图
  • 直方图的 hist
  • 箱线图的盒子
  • 面积图的“面积”
  • 'scatter' 用于散点图

条形图

现在让我们通过创建一个条形图来了解什么是条形图。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()

其输出如下 -

条形图

要生成堆积条形图，请传递 stacked=True -

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

其输出如下 -

堆积条形图

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)

其输出如下 -

单杠图

直方图

可以使用plot.hist()方法绘制直方图。我们可以指定垃圾箱的数量。

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)

其输出如下 -

使用plot.hist()绘制直方图

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)

其输出如下 -

柱的直方图

箱线图

可以调用Series.box.plot()和DataFrame.box.plot()或DataFrame.boxplot()绘制箱线图，以可视化每列内值的分布。

例如，这是一个箱线图，表示 [0,1) 上均匀随机变量的 10 次观察的 5 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()

其输出如下 -

箱线图

面积图

面积图可以使用Series.plot.area()或DataFrame.plot.area()方法创建。

import pandas as pd
import numpy as np

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

其输出如下 -

面积图

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')

其输出如下 -

散点图

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)

其输出如下 -

饼形图