df=pd.DataFrame(data) # 绘制折线图 df.plot(kind='line',x='Year',y='Sales',title='Sales Over Years',xlabel='Year',ylabel='Sales',figsize=(10,6)) plt.show() 输出: 2. 柱状图 (Bar Chart) 柱状图用于展示不同类别之间的比较,尤其适用于离散数据。 实例 i
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()
仅绘制 DataFrame 的选定类别。 >>>ax = df.plot.bar(x='lifespan', rot=0)
>>>df2.plot.barh(stacked=True)#堆积柱状图 密度图 通过计算“可能会产生观测数据的连续概率分布的估计”而产生的图表。 >>>df3=pd.DataFrame({'sex':['M','M','M','F','F','M','F','F','M','F','M','M'],'height':[178,180,171,151,160,172,162,164,178,166,185,175]})>>>...
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, ...
此功能本质上与dataframe * other,但它提供了额外的支持来处理其中一个输入中的缺失值。 .plot_animated( kind="line", # 图表类型为折线图 title="子图1", # 子图名称 period_label=False, # 不显示时间 add_legend=False # 不显示渲染图进度条 ) ) animated_bar_chart = urban_df.plot_animated( n_...
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...
# 柱状图df.plot(kind="bar") help # 选取前半部分,主要看一下 kind ,即可以绘制的图表类型help(df.plot)Help on PlotAccessorinmodule pandas.plotting._coreobject:classPlotAccessor(pandas.core.base.PandasObject)|Make plots of SeriesorDataFrame.||Uses the backend specified by the|option ``plott...
data: DataFrame x: label or position, default None y: label or position, default None Allows plotting of one column versus another kind: str ‘line’ : line plot (default) ‘bar’ : vertical bar plot ‘barh’ : horizontal bar plot ...
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...