df=pd.DataFrame(data) # 绘制柱状图 df.plot(kind='bar',x='Category',y='Value',title='Category Values',xlabel='Category',ylabel='Value',figsize=(8,5)) plt.show() 输出: 3. 散点图 (Scatter Plot) 散点图用于展示两个数值变量之间的关系。
DataFrame 结构的 plot() 方法可以直接绘制折线图、柱状图、饼状图等各种图形,绘图时会自动调用 matplotlib 扩展库的绘图功能 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 ![在这里插入图片描述...
df = pd.DataFrame(data) # 绘制箱线图 df['Score'].plot(kind='box') plt.show() 在上面的代码中,我们首先创建了一个包含学生姓名和成绩的DataFrame。然后,我们使用DataFrame的plot方法绘制箱线图,其中kind参数设置为’box’以指定绘制箱线图。最后,我们使用plt.show()方法显示图表。需要注意的是,在绘制箱...
我试图使用Pandas DataFrame.plot()来用以下代码并排绘制两个可变条形图:ax1 = train_df['Condition1plot(kind='bar')plt.show()这些数据是Kaggle的
五、绘制数据框Plot图 DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, ...
当使用Pandas绘制柱状图、散点图和饼图时,您可以使用plot()函数的不同kind参数来指定要绘制的图表类型。 2.2 绘制柱状图 import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 替换为您系统中支持的字体# 创建一个示例DataFramedata = {'Category': ['A', ...
7 df.plot() 8 plt.show() 9 10 程序运行结果如下: 使用DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线,参数中的columns就是列的名称而index本来是DataFrame的行名称。图形绘制成功之后还会按照列的名称绘制图例,这个功能确实是比较赞的。如果使用matplotlib的基本绘制功能,图例的添加还需要自己额外处理...
print(data.values) # 打印值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 🚩 运行结果 0x02 DataFrame 数据结构 二维的表格型数据结构,DataFrame 接受带行和列的表数据。 index 和列具有各自的标签(名称) 每个列可以有不同的数据类型 默认情况下,按列管理数据 ...
Pandas DataFrame 数据可视化 除了折线图,还可以使用 kind 参数指定其他类型的图表,例如: 散点图:kind='scatter' 条形图:kind='bar' 直方图:kind='hist' 箱线图:kind='box' 面积图:kind='area' 如果要可视化多列数据,可以使用 Pandas 的 .plot() 方法中的 y 参数。y 参数可以接受一个列表,其中包含要可...
使用DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线,默认按照列columns的名称在适当的位置展示图例,比matplotlib绘制节省时间,且DataFrame格式的数据更规范,方便向量化及计算。 DataFrame.plot( )函数: DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, ...