df[:5].plot(x=’Country’,kind=’box’)对于散点图，设置kind=’scatter’，绘制出腐败程度与自由度之间的关系，用color=’R’将点定义为红色：df.plot(x=’Corruption’,y=’Freedom’,kind=’scatter’,color=’R’)此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.
使用pandas.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, share...
‘line’ : 折线图 (default) ‘bar’ : 柱状图 ‘barh’ : 条形图 ‘hist’ : 直方图 ‘box’ : 箱型图 ‘kde’ : 密度图 ‘density’ : 同密度图 ‘area’ : 面积图 ‘pie’ : 饼图 ‘scatter’ : 散点图 (DataFrame only) ‘hexbin’ : 六边形箱体图 (DataFrame only) 代码语言:javascript ...
在Pandas 中,数据可视化功能主要通过DataFrame.plot()和Series.plot()方法实现,这些方法实际上是对 Matplotlib 库的封装,简化了图表的绘制过程。 图表类型描述方法 折线图展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势df.plot(kind='line') 柱状图比较不同类别的数据df.plot(kind='bar') ...
基于已有的DataFrame数据画图很简单，我们直接使用df.plot()就可以画出一个图形：df.plot()因为没有给...
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, ...
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, ...
ax = df.T.plot(kind='bar', label='index', colormap='Paired') 这现在会将数据绘制为子组的一部分。因此,需要进行一些调整以正确设置限制和 xlabels。 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.DataFrame({'count': {0: 3372, 1: 68855, 2: 17948, 3: 708, 4: 9117}}...
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...
for i, column in enumerate(df.columns): plt.plot(df[column], color=colors[i], label=column) plt.legend() # 显示图例 plt.show() # 显示图形 这样就可以绘制出一种颜色的pandas数据帧的多列数据图形了。 关于pandas数据帧的概念:pandas数据帧是一种二维数据结构,类似于表格,可以存储和处理具有不同数...