df=pd.DataFrame(data) # 绘制散点图 df.plot(kind='scatter',x='Height',y='Weight',title='Height vs Weight',xlabel='Height (cm)',ylabel='Weight (kg)',figsize=(8,5)) plt.show() 输出: 4. 直方图 (Histogram) 直方图用于显示数据的分布,特别是用于描述数据的频率分布。
我使用的是dataframe.plot()函数。问题是,这会生成一个图形,其中在x轴上显示了许多刻度。histogram plot 数据帧的索引用作刻度。"logy":True,} my_dataframe.plot(ax=axes,**PLOT_CONFIG_HISTOGRAM) 在matp 浏览22提问于2021-03-21得票数 1 回答已采纳 1回答 数据分析和散点图不同文件和不同列 、、...
- 'hexbin' : hexbin plot (DataFrame only) """ # 柱状图 s.plot(kind="bar") <Axes: >#...
DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线,并自动创建图例。 官方说明:pandas.DataFrame.plot — pandas 1.3.4 documentation (pydata.org) 1>>>df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,4).cumsum(0),columns=['A','B','C','D'],index=np.arange(0,100,10))2>>>df.plot()3<matplotlib....
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, ...
df1.plot(y='数量') 打开子图开关,分开column,看起来好看点。 df1.plot(subplots=True,figsize=(16,6)) 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。
我们已经使用 NumPy.random.randint() 函数创建了一个包含随机整数的DataFrame。现在,我们将使用DataFrame.plot.hist()函数绘制这个DataFrame的直方图。 importpandasaspdimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltdataframe=pd.DataFrame(np.random.randint(0,200, size=(200,3)), columns=list("ABC"))histogram=dat...
表9-3 Series.plot方法的参数 pandas的大部分绘图方法都有一个可选的ax参数,它可以是一个matplotlib的subplot对象。这使你能够在网格布局中更为灵活地处理subplot的位置。 DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线,并自动创建图例(如图9-14所示): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释...
1. Quick Examples of Pandas Histogram If you are in a hurry, below are some quick examples of how to plot a histogram using pandas. # Quick examples of pandas histogram# Example 1: Plot the histogram from DataFramedf.hist()# Example 2: Customize the bins of histogramdf.hist(bins=3)# ...
python pandas.DataFrame.plot( )画图 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, ...