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"],)axes=dataframe.plot.bar(rot=0, subplots=True)print(axes)plt.show()
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, sharey=Fals...
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...
Pandas是Python中一个常用的数据处理和分析库,其中的DataFrame是一种二维表格数据结构。DataFrame中的数据可以使用.plot方法进行可视化展示。 .plot方法可以根据数据的不同类型绘制多种类型的图表,例如折线图、柱状图、散点图等。它提供了丰富的参数选项,可以定制图表的样式和细节,使数据更加直观和易于理解。 以下是...
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。看来,数据的规整化不仅仅是为了向量化以及计算加速做准备,...
df2.plot.bar(stacked = True) #柱形图 df2.plot.barh() #水平条形图 饼图 p = np.random.rand(4,2).round(1) #rand生成0到1之间的随机数 p df3 = pd.DataFrame(np.random.rand(4,2),columns=['one','two'],index=list('ABCD')) ...
yerr: DataFrame, Series, array-like, dict and str SeePlotting with Error Barsfor detail. xerr: same types as yerr. stacked: boolean, default False in line and bar plots, and True in area plot. If True, create stacked plot. sort_columns: boolean, default False ...
importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':['foo','bar','foo','bar'],'B':['one','one','tw...
基本用法如下在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,...
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 ...