3.3箱线图boxplot() 分组箱线图 grouped.boxplot(figsize=(15,12)) 分组箱线图,按team分组并返回箱线图 df.boxplot(by='team',figsize=(15,10))
df1_piv1=pd.pivot_table(df1,index=df1.index,columns='品类',values='数量',fill_value=0)df1_piv1.plot(subplots=True) plot其实也支持grouped的dataframe,这点很不错。 df1.groupby('品类').boxplot(column=['数量']) 我们对df1做了数据透视图后,直接进行作图,其实结果还是挺丑的,legend的位置不好,...
grouped = df.groupby('key1') grouped_muti = df.groupby([states,years])print(grouped.size()) key1 a3b2dtype:int64print(grouped_muti.size()) California2005120061Ohio2005220061dtype:int64print(grouped.get_group('a')) key1 key2 data1 data20a one861a two694a one3-7print(grouped_muti.get_g...
对数据进行分组后的可视化:grouped_df = df.groupby('group_column'); for name, group in grouped_df: group.plot(kind='line', label=name) 对数据进行滚动窗口计算:rolling_df = df['column'].rolling(window=5).mean() 对数据进行指数加权移动平均计算:ewm_df = df['column'].ewm(span=10).mean...
grouped = df.set_index('name').groupby('team') grouped.plot() 1. 2. 3. 4. 3.2直方图hist() #绘制直方图 grouped.hist() 1. 2. 3.3箱线图boxplot() 分组箱线图 grouped.boxplot(figsize=(15,12)) 分组箱线图,按team分组并返回箱线图 ...
plot.pie([y]) #饼图Pie chart DataFrame.plot.scatter(x, y[, s, c]) #散点图Scatter plot DataFrame.boxplot([column, by, ax,…]) #Make a box plot from DataFrame column optionally grouped by some columns or DataFrame.hist(data[, column, by, grid,…]) #Draw histogram of the ...
df['Count'].plot(kind='box') 它还支持许多其他选项,如title,xlabel,ylabel,legend,grid,xlim,ylim,xticks,yticks等,df.plot()只是matplotlib的一个方便包装。所以matplotlib的参数都可以在df.plot中使用 5、df.iloc () .iloc()函数用于根据索引选择行和列 print(df.iloc[0]) print(df.iloc[:2]) print...
In [2]: speeds Out[2]: class order max_speed falcon bird Falconiformes 389.0 parrot bird Psittaciformes 24.0 lion mammal Carnivora 80.2 monkey mammal Primates NaN leopard mammal Carnivora 58.0 In [3]: grouped = speeds.groupby("class") In [4]: grouped = speeds.groupby(["class", "order"]...
['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] }) # 按照分组列进行分组,并绘制箱形图 data.boxplot(column='Value', by='Group') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('Boxplot of Grouped Data') plt.xlabel('Group') plt.ylabel('Value') ...
# Draw a vertical boxplot grouped # by a categorical variable: sns.set_style("whitegrid") sns.boxplot(x='day',y='total_bill',data=tips) 让我们看第一个箱线图,即图中的蓝色箱线图,并了解这些统计信息: 蓝色箱线图底部黑色水平线为最小值 ...