同样，使用plot.barh()可以做出条形图。df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot...
temp_df.sum().sort_values(ascending=False).plot(kind="bar",figsize=(20,8),fontsize=20,colormap="cool") plt.show() 结果: 发布于 2025-04-21 16:09 赞同6添加评论 分享收藏喜欢收起 刘鑫 编程话题下的优秀答主 关注 16 人赞同了该回答 我在现在的组里维...
'B', 'C', 'D'],'Values': [10, 15, 7, 12]}df = pd.DataFrame(data)# 绘制柱状图df.plot(x='Category', y='Values', kind='bar', title='柱状图')plt.xlabel('类别')plt.ylabel('数值')plt
示例代码:DataFrame.plot.bar()来绘制单个数据列 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.ba...
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...
对DataFrame 结构中的数据进行可视化时,既可以直接使用 plot() 方法和 kind 参数指定图形的形状,也可以使用 plot 类的 line()、bar() 或其他方法绘制相应形状的图形  <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x2483b672c70> 父母受教育水平越高,学习成绩越好。# 分析中午饭学习成绩的影响 r = data.pivot_table(index='lunch') r.sort_values(by='total score', ascending=False)
["a", "...b", "c", "d"]) df2 输出为: # kind = 'bar'表示垂直,若kind = 'barh'表示为水平 # 重新生成数据,并对使用条形图可视化 df2 的第 3 行 df2...iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为: 2.2 多行条形图 多行堆叠 # 多行,堆叠对应着着stacked...
DataFrame.plot.bar(x=None, y=None, **kwargs) 垂直条形图。 条形图是一种用矩形条显示分类数据的图,矩形条的长度与它们所代表的值成比例。条形图显示离散类别之间的比较。该图的一个轴显示正在比较的特定类别,另一个轴表示测量值。 参数: x:标签或位置,可选 ...