# groupby之后,绘制各个股票开盘价和收盘价的平均值 data.groupby(by=["股票代码"]).mean().plot(kind="bar") plt.show() 代码中的注意点: kind参数:设置图形的类型,这里设置bar,表示柱状图 groupby之后,"股票代码"变为索引列,所以绘图时作为横轴 如果要绘制横向的柱状图,只要把kind参数设置成barh即可。 data...
df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot.barh() # 条形图 使用plot.pie函数可...
使用groupby函数对数据进行分组: grouped = df.groupby('Group') 绘制分组柱状图: grouped.plot(kind='bar') plt.show() 这将创建一个分组柱状图,其中x轴表示组别(Group),y轴表示值(Value)。不同的组别使用不同的颜色进行区分。通过这个示例,你可以了解如何使用pandas创建分组柱状图。你可以根据自己的数据和需求进...
groupby('product').sum().plot(kind='bar') plt.show() 实例6 使用agg函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'value':[20.45,22.89,32.12,111.22,33.22,100.00,99.99], 'product':['table','chair','chair','mobile phone','table','...
在Pandas中,可以使用groupby函数对数据进行分组,并通过size函数获取每个组的大小。然后,可以使用plot函数绘制每个组的大小。 以下是完善且全面的答案: 在Pandas中,groupby函数用于对数据进行分组操作。它可以根据指定的列或多个列对数据进行分组,并返回一个GroupBy对象。GroupBy对象表示按照分组条件划分的数据集合。
使用plot.bar绘制柱状图。 df.loc[ 'Ben','Q1':'Q4'].plot.bar() # 柱状图 df.loc[ 'Ben','Q1':'Q4'].plot.barh() # 横向柱状图 对数据聚合计算后,可以绘制成多条折线图,如图1-17所示。 # 各Team四个季度总成绩趋势 df.groupby('team').sum().T.plot() ...
通过`plot`函数并指定`kind='bar'`以及`stacked=True`来绘制堆叠柱状图。然后设置了图像的标题、坐标轴标签等，最后使用`show`函数展示图像。如果想要绘制堆叠的其他类型图像（比如堆叠的面积图等），只需要将`kind`参数调整为对应的类型（如`area`等），同时按照对应图像类型的要求适当调整数据和其他绘图细节即可。总...
plot属性+相应绘图接口,如plot.bar()用于绘制条形图 plot()方法并通过传入kind参数选择相应绘图类型,如plot(kind='bar') 不过,pandas绘图中仅集成了常用的图表接口,更多复杂的绘图需求往往还需依赖matplotlib或者其他可视化库。 本文是数据科学系列入门教程的第三篇,从构思框架、资料整理到行文制图,前后耗时近2天。详...
二、用for遍历groupby 2.1 #用for循环遍历c=df.groupby('A')forname,groupinc:print(name)print(group) bar A B C D从输出结果看出,name就是A列的取值,group就是按A列不同取值的分组结果 1 bar one 0.468276 -0.288917 3 bar three 0.322501 -0.115328 ...
pandas.DataFrame.plot.area：绘制堆积图pandas.DataFrame.plot.bar：绘制柱状图pandas.DataFrame.plot.barh：绘制水平条形图pandas.DataFrame.plot.box：绘制箱线图pandas.DataFrame.plot.density：绘制核密度估计图pandas.DataFrame.plot.hexbin：绘制六边形分箱图pandas.DataFrame.plot.hist：绘制直方图pandas.DataFrame.plot....