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, subpl
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...
new_products = pd.DataFrame(...) full_catalog = pd.concat([sales_data, new_products]) 水平合并(连接列) product_details = pd.DataFrame(...) merged_data = pd.merge(sales_data, product_details, on='产品') 按索引对齐(超智能匹配!) combined = sales_data.join(inventory.set_index('商品')...
4、将一个DataFrame添加为最后一行（偷懒）弄一个新的dataframe：法一（deprecated）：df3=pd.DataFrame(...
groupby(column_name).mean() # 按列名分组并计算均值 df[column_name].apply(function) # 对某一列应用自定义函数 数据可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 绘制柱状图 df[column_name].plot(kind="bar") # 绘制散点图 df.plot(x="column_name1", y="column_name2", kind="scatter"...
有关详细信息,请参阅Wikipedia的boxplot条目。 参数: column :str或str的列表,可选 列名或名称列表或向量。 可以是任何有效的输入pandas.DataFrame.groupby()。 by: str或array-like,可选 DataFrame中的列pandas.DataFrame.groupby()。 一箱线图将每列的值来完成的。
pandas.DataFrame.boxplot() 从DataFrame列中绘制箱线图。箱线图总结了数据的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。 pandas.DataFrame.boxplot()语法 DataFrame.boxplot(column=None,by=None,ax=None,fontsize=None,rot=0,grid=True,figsize=None,layout=None,return_type=None,backend=None...
Python Pandas DataFrame.plot.hist() 函数绘制了一个DataFrame的列的单一直方图。直方图以图形的形式表示数据。它可以创建范围的条形图。越高的条形图表明有更多的数据落入这个条形图的范围。 pandas.DataFrame.plot.hist()语法 DataFrame.sample(by=None, bins=10,**kwargs) ...
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,数据的规整化不仅仅是为了向量化以及计算加速做准备,...
column:str 或 str 列表,可选 列名或名称列表,或向量。可以是pandas.DataFrame.groupby()的任何有效输入。 by:str 或array-like,可选 DataFrame 中的列到pandas.DataFrame.groupby()。每个by中的列值将完成一个 box-plot 。 ax:matplotlib.axes.Axes 类的对象,可选 ...