使用plot函数可以将pandas DataFrame绘制为饼图。下面是详细的步骤: 1. 导入必要的库: ```python import pandas as pd import matplotl...
table : boolean, SeriesorDataFrame, default False#如果为正,则选择DataFrame类型的数据并且转换匹配matplotlib的布局。If True, draw a table using the datainthe DataFrameandthe data will be transposed to meet matplotlib’s default layout. If a SeriesorDataFrameispassed, use passed data to draw a tab...
df.plot.box(vert=False); 除了box,还可以使用DataFrame.boxplot来画box图: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [42]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5)) In [44]: bp = df.boxplot() boxplot可以使用by来进行分组: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释...
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.DataFrame.plot¶ 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,xticks=None,yticks=None,xlim=None,ylim=None,rot=None,fo...
1. 折线图 (Line Plot) 折线图通常用于展示数据随时间的变化趋势。 实例 importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt # 示例数据 data={'Year':[2015,2016,2017,2018,2019,2020], 'Sales':[100,150,200,250,300,350]} df=pd.DataFrame(data) ...
plot函数是pandas中用于数据可视化的一个重要工具,通过plot函数,可以轻松地将DataFrame或Series对象中的数据以图形的形式展示出来。 plot函数支持多种类型的图形,包括折线图、柱状图、散点图、饼图等,这些不同类型的图形适用于不同的数据分析场景。此外,plot函数还支持通过参数设置来调整图形的样式,如颜色、标签、图例等...
取收盘价的Series调用plot函数,绘制的折线图x轴为index,不为日期 import tushare as ts gg = ts.get_k_data(stock,start=start,end=end) 使用DataFrame的plot方法,无法显示时间 date列为字符串格式数据,转为时间格式 gg['new_date'] = pd.to_datetime(gg['date'],format="%Y-%m-%d") 使用Series的plot...
df = pd.DataFrame({"a":[1,2],"b":[1,2]}) df.plot(figsize=(5,3)); figsize=(5,3)inchesper(width, height)中给出。 另一种方法是在绘图之前在 Jupyter Notebook 的顶部设置 desiredfigsize: plt.rcParams["figure.figsize"] = (10, 5) ...
df.plot() plt.show() 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。看来,数据的...