Pandas可视化

基本绘图：绘图

Series和DataFrame上的这个功能只是使用 matplotlib 库的 plot() 方法的简单包装实现。参考以下示例代码 -

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'))

df.plot()

执行上面示例代码，得到以下结果 -

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。

绘图方法允许除默认线图之外的少数绘图样式。 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 为条形
• hist 为直方图
• boxplot 为盒型图
• area 为“面积”
• scatter 为散点图

条形图

现在通过创建一个条形图来看看条形图是什么。条形图可以通过以下方式来创建 -

import pandas as pd
import numpy as np

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

执行上面示例代码，得到以下结果 -

要生成一个堆积条形图，通过指定： 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)

执行上面示例代码，得到以下结果 -

要获得水平条形图，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)

执行上面示例代码，得到以下结果 -

直方图

可以使用 plot.hist() 方法绘制直方图。我们可以指定 bins 的数量值。

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)

执行上面示例代码，得到以下结果 -

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.hist(bins=20)

执行上面示例代码，得到以下结果 -

箱形图

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

例如，这里是一个箱形图，表示对 [0,1) 上的统一随机变量的 10 次观察的五次试验。

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()

执行上面示例代码，得到以下结果 -

区域块图形

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

import pandas as pd
import numpy as np

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

执行上面示例代码，得到以下结果 -

散点图形

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')

执行上面示例代码，得到以下结果 -

饼状图

饼状图可以使用 DataFrame.plot.pie() 方法创建。

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)

执行上面示例代码，得到以下结果 -