除了上面演示的折线图之外,Pandas Plot 支持大多数常见的图表类型,如上图所示。我只会将代码和示例图表放在下面。 # 1-1 Grouped Bar Chart df.groupby('City')[['Product_A_Sales', 'Product_B_Sales']].mean().plot(kind='bar', title='Average Sales by City', figsize=(10, 6)); # 1-2 Horiz...
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...
df['new_column'] = df['existing_column'].map(lambda x: x 2) # 创建新列 4. 数据分析：通过聚合、分组、排序等方法，深入挖掘数据的内在规律和特征。例如：grouped_data = df.groupby('category').sum() # 按类别分组并求和 sorted_data = df.sort_values(by='value', ascending=False) # ...
# 分组,设置索引为name grouped = df.set_index('name').groupby('team') # 绘制图形 grouped.plot() 还可通过plot.x()或者plot(kind='x')的形式调用其他形状的图形,如下: plot.line:折线图 plot.pie:饼图 plot.bar:柱状图 plot.hist:直方图 plot.box:箱形图 plot.area:面积图 plot.scatter:散点图...
grouped_full_percentage.plot(kind='bar', stacked=True)plt.title('各产品在不同地区销售额占比（堆叠柱状图）')plt.xlabel('产品')plt.ylabel('销售额占比')plt.show()```在上述代码中：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...
4、df.plot () df.plot()可以从DataFrame创建各种类型的图。默认情况下,它在DataFrame中创建所有数值列的线状图。但是你也可以通过参数kind来指定你想要创建的图形类型。可选选项有line、bar、barh、hist、box、kde、density、area、pie、scatter和hexbin。 在下面的例子中,将使用.plot()方法绘制数值变量和分类变...
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','mobile phone','table...
可以使用.plot()的kind='bar'参数创建条形图: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8gCszMJ2-1681365731702)(https://gitcode.net/apachecn/apachecn-ds-zh/-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00729.jpeg)] 将创建一个多序列条形图,以比较每个 x 轴标签上的...
grouped.unstack().plot(kind='bar') plt.xlabel('Subject') plt.ylabel('Average Score') plt.title('Average Scores by Gender and Subject') plt.show() 在这个例子中,我们首先使用groupby功能按照性别和科目对数据进行分组。然后,我们使用mean函数计算每个组的平均成绩。接着,我们使用unstack函数将数据从多层...
df.groupby('product').sum().plot(kind='bar') plt.show() 1. 2. 3. 实例6 使用agg函数 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','mobile phone','table'] ...