绘制一个水平条形图，显示 cat_totals 中的所有类别总数。cat_totals.plot(kind="barh",fontsize=4)...
同样，使用plot.barh()可以做出条形图。df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot...
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...
绘制DataFrame 的堆积条形图 >>>ax = df.plot.bar(stacked=True) 可以使用subplots=True按列拆分图形,而不是嵌套。在这种情况下,返回matplotlib.axes.Axes的numpy.ndarray。 >>>axes = df.plot.bar(rot=0, subplots=True)>>>axes[1].legend(loc=2) 如果您不喜欢默认颜色,您可以指定每列的颜色。 >>>axes...
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...
‘bar’ : 条形图 ‘barh’ : 横放的条形图 ‘hist’ : 直方图 ‘pie’ : 饼图 ‘scatter’ : 散点图 kind : str,需要绘制图形的种类 关于“barh”的解释: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.plot.barh.html ...
print(data_train.TravelDays.values.sum()) plt.show() def tongjiByteam(): fig = plt.figure() fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数 #plt.subplot2grid((2, 3), (0, 0)) # 在一张大图里分列几个小图 data_train.Team.value_counts().plot(kind='pie') # plots a bar graph of ...
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 函数可以绘制折线图,展示数据随时间或其他变量的变化趋势。 2. 散点图:使用scatter()函数可以绘制散点图,在二维平面上展示两个变量之间的关系。 3. 条形图:使用bar()函数可以绘制条形图,用于比较不同类别或组的数值大小。 4. 直方图:使用hist()函数可以绘制直方图,用于展示数值型数据的分...
相关性系数数量化了一个数据集的变量或特征之间的关联。这些统计数据对科学和技术具有高度的重要性,Python有很好的工具,诸如SciPy、NumPy和Pandas,都可以用来计算,并且它们的相关方法是快速、全面和有据可查的。 在本文中,云朵君将和大家一起学习: 什么是皮尔逊...