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)) ...
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): In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4).cumsum(0), ...: columns=['A','B','C','D'], ...: index=np.arange(0,100,10)) In [63]: df.plot() plot属性包含一批不同绘图类型的方法。...
dtype: int64# 直方图plt.hist(x)# 设置x轴的刻度plt.xticks(range(10)) plt.show()#bins：设置...
5, 1) y = x + 1 plt.plot(x, y) #边框显示设置 ax.spines['top'].set_visible(False) ax...
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 ...
DataFrame构造函数: pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy)# data 支持多种数据类型 如:ndarray,series,list,dict,ndarray# index 行标签,如果没有传递索引值,默认值为np.arrange(n)# columns 列标签,如果没有传递索引值,默认为np.arrange(n) ...
更改Boxplot 标记样式、标记颜色和标记大小 用数据系列绘制水平箱线图 箱线图调整底部和左侧 使用Pandas 数据在 Matplotlib 中生成热图 带有中间颜色文本注释的热图 热图显示列和行的标签并以正确的方向显示数据 将NA cells 与 HeatMap 中的其他 cells 区分开来 ...
df.A.value_counts().plot(kind='bar') df.A[df.B == 1].plot(kind='kde') df.A[df.B == 0].plot(kind='kde') # 密度图 df = DataFrame(np.random.rand(6, 4), index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six'], columns=pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D'], na...
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import ConnectionPatch y = np.array([0,1,2,3,4]) ## recreate your data df = pd.DataFrame({ 'A':[0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 2, 3] + [float("nan")]*3, 'N':[1...
df = pd.DataFrame(np.hstack([a1,a2]), columns = list('abcd')) plt.subplot(1,2,1) plt.plot(df.index,df.a,'-b') plt.plot(df.index,df.c,'-g') plt.subplot(1,2,2) plt.plot(df.index,df.b,'-b') plt.plot(df.index,df.d,'-g') ...