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...
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(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None,...
4、分组绘图groupby 使用df.groupby().boxplot()的方法,子图先按照班级分类进行分组,然后每个子图再按照各列进行分组(即子图的个数 = 班级分类的个数) 1 df.groupby('class').boxplot(sym='r+',figsize=(7,5)) 六、散点图 1、基本散点图 df.plot.scatter(x,y),绘制散点图需要传入参数x和y,分别设置...
fig, axes = plt.subplots(len(aggregated), 1, figsize=(8, 6)) for i, ((a, b), data) in enumerate(aggregated.groupby(level=[0, 1])): data.plot(kind='bar', ax=axes[i]) axes[i].set_title(f'Group: {a}-{b}') plt.tight_layout() plt.show() ...
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 ...
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 假设df是你的数据框,包含'category', 'date', 'sales'列 # df = pd.read_csv('sales_data.csv') # 加载数据 # 按照'category'列进行分组 grouped = df.groupby('category') # 创建一个图和一个子图的网格 fig, axes = plt.subplots(nrow...
df.groupby('Q').agg(['mean','std','count','max']).plot(kind='bar') <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplotat0x1133bd710> MultiIndex 这个是困扰我最多的一个问题,因为如果我groupby的时候选择了两个level,之后的data总是呈现透视表的形式,如: ...
fig, axes = plt.subplots(3, 1, sharex=True, sharey=True, figsize=(6, 4)) for year, ax in zip(tsa_melted_holiday_travel.year.unique(), axes): plot_data = tsa_melted_holiday_travel.loc[str(year)].travelers plot_data.plot(kind='hist', legend=False, density=True, alpha=0.8, ax...
plot ( ) Out [ 132 ] : < matplotlib . axes . _subplots . AxesSubplot at 0xb02091ac > 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在数据桢中,可以很方便的绘制带标签列: Python In [ 133 ] : df = pd . DataFrame ( np . random . randn ( 1000 , 4 ) , index = ts . index , . . . . ....
Hexplot和散点图可以应用于区间变量和/或有序分类变量的组合。 3 堆叠图(Stacked plots) 展示两个变量,除了使用散点图,也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒 # 将葡萄酒种类分组,找到最常见的五种葡萄酒reviews.groupby(['variety'])['...