首先,确保已经导入了pandas和matplotlib库,并创建了一个DataFrame对象。 使用DataFrame的plot.scatter()方法绘制散点图,并将图表对象保存在一个变量中,例如ax。 在ax对象上调用legend()方法,传入一个包含图例标签的列表。可以使用label参数为每个散点图添加标签。 可以选择调整图例的位置和样式。可以使用loc参数指定图例...
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...
DataFrame.plot.scatter() 可以创建点图。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [63]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) In [64]: df.plot.scatter(x="a", y="b"); scatter图还可以带第三个轴: 代码语言:javascript 代码运行...
ylabel='B'># 方式二 # x="A"：使用A列作为X轴 # y="B"：使用B列作为Y轴 df.plot.scatter(...
1. plot 函数简介 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...
‘scatter’ : scatter plot ‘hexbin’ : hexbin plot ax: matplotlib axes object, default None subplots: boolean, default False Make separate subplots for each column sharex: boolean, default True if ax is None else False In case subplots=True, share x axis and set some x axis labels to...
df=pd.DataFrame(data) # 绘制柱状图 df.plot(kind='bar',x='Category',y='Value',title='Category Values',xlabel='Category',ylabel='Value',figsize=(8,5)) plt.show() 输出: 3. 散点图 (Scatter Plot) 散点图用于展示两个数值变量之间的关系。
需要安装的特定依赖pd.options.plotting.backend = 'hvplot' # 后端修改data = np.random.normal(size=[ 50 , 2 ]) df = pd.DataFrame(data, columns=[ 'x' , 'y' ]) df.plot(kind= 'scatter' , x= 'x' , y= 'y' ) # 绘图 2.1. Matplotlib Matplotlib 是 Pandas 的默认可视化后端。换句...
df.plot(kind="scatter", x="age", y="fare", color="red", alpha=0.5)plt.xlabel("Age")plt.ylabel("Fare")plt.title("Relationship between Age and Fare")plt.show()就像我们最初介绍的那样，pandas绘图的底层是使用Matplotlib，所以这些参数都是与Matplotlib一致的，我们可以随意进行调整。多个DataFrame...
‘scatter’ : 散点图 (DataFrame only) ‘hexbin’ : 六边形箱体图 (DataFrame only) # 随机种子 np.random.seed(1) ts = pd.Series(np.random.randn(100), index=pd.date_range("1/1/2020", periods=100)) ts = ts.cumsum() ts.plot() ...