Matplotlib绘制Pandas数据框多列数据的柱状图教程 参考:Plot Multiple Columns of Pandas Dataframe on Bar Chart with Matplotlib 在数据可视化中,柱状图是一种常用且直观的图表类型,特别适合展示分类数据或时间序列数据。当我们需要同时比较多个变量或类别时,绘制多
最简单的绘图方式是使用DataFrame的plot方法,它会自动调用Matplotlib来创建图表。 importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建示例数据data={'Date':pd.date_range(start='2023-01-01',periods=10),'Value1':np.random.rand(10)*100,'Value2':np.random.rand(10)*50,'Category':['A',...
DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线,并自动创建图例(如图9-14所示): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4).cumsum(0), ...: columns=['A', 'B', 'C', 'D'], ...: index=np.arange(0, 100, 10)) ...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromplottableimportTable# 生成一个包含随机数据的表格d=pd.DataFrame(np.random.random((5,5)),columns=["A","B","C","D","E"]).round(2)fig,ax=plt.subplots(figsize=(6,5))# 基于pandas表格数据创建和展示图形表格tab=Table(d)# 保存图...
matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标,还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写。例如,要根据x和y绘制绿色虚线,你可以执行如下代码: ax.plot(x, y,'g--') 这种在一个字符串中指定颜色和线型的方式非常方便。在实际中,如果你是用代码绘图,你可能不想通过处理字符串来获得想要的格式。通过下面这种更为明确的...
= ['NA', 'EU', 'JP', 'Others']colors = ['#1D2F6F', '#8390FA', '#6EAF46', '#FAC748']title = 'Video Game Sales By Platform and Region\n'subtitle = 'Proportion of Games Sold by Region'def plot_stackedbar_p(df, labels, colors, title, subtitle): fields = df.columns.to...
有时我们还会遇到要将DataFrame列的不同的子集绘制到不同子图上的情形(different subsets of the columns) plot()方法中有一个ax参数, 对其传入AxesSubplot对象就可以在指定的子图中画图。 如果你用DataFrame.plot()的形式,那么图例会使用列名并自动显示(不需要加plt.legend()),但如果你使用的是Series.plot(),如df...
] df=pd.DataFrame(data,columns=["Name","Age","Height(cm)","Weight(kg)"]) df.plot(x="...
上面的代码段可用于创建折线图。在这里Pandas Dataframe已被用于执行基本数据操作。在读取和处理输入数据集之后,使用plt.plot()绘制x轴上的Year和在y轴上构建的属性数的折线图。 2.Bar Plot 条形图显示具有与其表示的值成比例的矩形高度或长度条的分类数据。
在接下来会给plot()添加两个参数,第一个参数作为折线图的x轴数据,第二个参数作为折线图的y轴参数。 AI检测代码解析 first_twelve = unrate[0:12] #通过切片[0:12]取出DataFrame类型的变量unrate的前12行数据 #fiest_twelve数据是由12行的“DATE”和“VALUE”组成的 ...