1、基本条形图 import pandas as pd 准备数据 data = {'Categories': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Values': [10, 24, 36, 18]} df = pd.DataFrame(data) 使用pandas绘制条形图 df.plot.bar(x='Categories', y='Values', color='skyblue') 显示图表
importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdataframe=pd.DataFrame({"Age": [23,17,40,38,24,12,45],"Avg Age in Family": [70,65,80,55,60,63,90],},index=["Olivia","John","Laura","Ben","Kevin","Robin","Elsa"],)axis=dataframe.plot.bar(x="Age", rot=0)print(axis)plt.show() ...
问Pandas.DataFrame.plot的更多绘图选项(kind=“bar”)EN在matplotlib中，bar命令用于绘制柱状图，基本用法...
plot.bar(x="Age", rot=0) print(axis) plt.show() 输出: AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755) 示例代码:DataFrame.plot.bar() 与指定的颜色 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt dataframe = pd.DataFrame( { "Age": [23, 17, 40, 38, 24, 12, 45], "Avg Age in Family...
Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。 PandasDataFrame.plot.bar()以矩形条形式垂直绘制图形。 用法:DataFrame.plot.bar(x=None, y=None, **kwds) ...
在pandas库中,'bar'通常指的是条形图(Bar Chart),这是一种用于展示不同类别数据量的图表类型。在pandas中,你可以使用plot函数并指定kind='bar'来绘制条形图。 条形图非常适合用于比较不同类别的数据大小,因为每个类别都有一个独立的条形,条形的高度或长度代表该类别的数据值。 下面是一个简单的例子,展示如何使用...
import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame ''' plt.scatter(x,y) plt.show() plt.bar(x,y,width=0.3,color='y') plt.bar(x+0.3,y2,width=0.3,color='y') plt.bar(x,y2,width=0.3,color='y',bottom=y) plt.pie(x=x,labels=y,...) ...
This exercise shows how to create a scatter plot using Pandas and Seaborn to visualize relationships between two variables. Sample Solution: Code : importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# Create a sample DataFramedf=pd.DataFrame({'Height':[150,160,170,180,190],'Weight':[50...
Pandas bar 如何标记所需值 d = {'X':[1,2,3,4],'A': [50,40,20,60],'% of Total in A':[29.4,23.5,11.8,35.3] ,'B': [25,10,5,15],'% in A':[50,25,25,25]} df = pd.DataFrame(d) ax = df.plot(x='X',y="A", kind="bar")...
Pandas.plot 做图 demo(scatter,bar,pie),#coding:utf-8importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']