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...
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') ...
一、DataFrame 的常用操作 # 通过 DataFrame 构造数据框d = [[1.0,2.2,3,4],[1,2,3,4],[7,8,9,0],[3,5,7,9]]print(d) df = pd.DataFrame(d)print(df)# index 修改行名称,columns 修改列名称df = pd.DataFrame(d, index=['a','b','c','d'], columns=['A','B','C','D'])p...
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...
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...
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(365, 2), columns=["B", "C"]).cumsum() df3["A"] = pd.Series(list(range(len(df))) df3.plot(x="A", y="B"); 其他图像 plot() 支持很多图像类型,包括bar, hist, box, density, area, scatter, hexbin, pie等,下面我们分别举例子来看下怎么使用...
DataFrame.plot.hist(by=None, bins=10, **kwargs) 绘制一个 DataFrame 列的直方图。 直方图是数据分布的表示。此函数将 DataFrame 中所有给定系列的值分组到 bin 中,并将所有 bin 绘制在一个matplotlib.axes.Axes中。当 DataFrame 的 Series 具有相似的规模时,这很有用。
dataframe的hist方法 如果不指定column参数的值,则该命令会显示DataFrame数据集中所有数值型变量的频率直方图。 不指定column参数值时hist显示所有数值变量的频率直方图 而且从图形的布局来看,是生成多个小图形拼接在一起的。 2.2 标准频率直方图 --DataFrame的plot对象的hist方法 ...
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...
1、Series.plot(kind = 'bar') 通常结合value_counts()显示各值的出现频率 除了传入kind参数外,也可以简写为data.plot.bar()的形式,此类方法也适用于其他图形。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ...