# 单系列柱状图方法一:plt.plot(kind='bar/barh') df.plot(kind='bar',ax = axes[1],grid = True,colormap='Reds_r') # 多系列柱状图 df.plot(kind='bar',ax = axes[2],grid = True,colormap='Blues_r',stacked=True) # 多系列堆叠图 # stacked → 堆叠 df.plot.barh(ax= axes[3],gri...
kind参数控制的是绘制什么类型的图,这里选择是“bar”,即表示绘制条形图,当然还有其他的折线图、饼图、直方图等等类型可以选择 其他的参数和matplotlib中的参数设置差不多,个别的参数会有差别,比如设置标签字体倾斜度的,在matplotlib中参数是rotation,在dataframe中的参数是rot,写法有点不一样,作用是一样的,所以虽然没...
Series.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=None, fontsize=None, colormap=None, table=False, yerr=None, xerr=None, labe...
df.plot(kind = 'bar', grid = True, colormap = 'summer_r') 想要实现堆叠效果,一定要加上stacked=true,否则输出图形就是一般的柱状图。 # 多系列堆叠图 df.plot(kind = 'bar', grid = True, colormap = 'Blues_r', stacked = True) 水平向的条形图调用的是barh(): # 水平向 df.plot.barh(...
2.柱状图(kind='bar') sns.countplot(x='SibSp',hue='Survived',data=df) 1. 多分类累积柱状图 3.直方图(kind='hist') 直方图(histogram)是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中,绘制的是各面元中数据点的数量。
':[1,3,4,5,5],'two ':[2,4,5,2,7],'three ':[3,2,4,8,9]}df=pd.DataFrame(data)df.plot(kind='bar')# 通过df调用plot(),指定输出类型即可plt.show() data={'one ':[1,3,4,5,5],'two ':[2,4,5,2,7],'three ':[3,2,4,8,9]}...
# 公司名称出现次数space["Company Name"].value_counts()# 用bar条形图进行绘制space["Company Name"].value_counts().plot(kind = "bar")# 水平horizontal条形图(方便阅读公司名称)space["Company Name"].value_counts().plot(kind = "barh") ...
# 画柱状图,使用行索引做x轴,列的值做高度,使用plot方法,参数kind设为bar In[47]:color=['.2','.7']df.plot(kind='bar',color=color,figsize=(16,4))Out[47]:<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at0x1143cae10> 代码语言:javascript
sns.catplot("RIDRETH1", col= "DMDEDUC2", col_wrap = 4, data=d[d.DMDEDUC2.notnull()], kind="count", height=3.5, aspect=.8, palette='tab20')plt.show()每个条形图显示的是每个民族在一个教育水平下的人数。但当它们并排在一起时，就形成了一幅对比图。如果两个变量都不是离散...
df['claps'].iplot(kind='hist',xTitle='claps',yTitle='count',title='Claps Distribution') 如果你已经习惯使用matplotlib,你所需要做的只是在你原有代码的基础上添加一个字母,即把 plot 改为 iplot,就可以得到一个更加好看的交互式图标!我们可以通过鼠标的滑动获得更多的数据几节,还可以放大图的各个部分。