import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 假设有一个名为df的DataFrame,包含多个列,如下所示: df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'], '...
‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图 ‘hist’ : histogram#直方图(数值频率分布) ‘box’ : boxplot#箱型图 ‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#密度图,主要对柱状图添加Kernel 概率密度线 ‘density’ : same as ‘kde’ ‘area’ : area plot#与x轴所围区域图(面积图)。Stacked=True时,...
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,如颜色、标签、图例等...
: line plot (default) | - 'bar' : vertical bar plot | - 'barh' : horizontal bar plot | - 'hist' : histogram | - 'box' : boxplot | - 'kde' : Kernel Density Estimation plot | - 'density' : same as 'kde' | - 'area' ...
df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot.barh() # 条形图 使用plot.pie函数可以看各个区域的销售额占比,其中,autopct用来设置数据标签,figsize用来设置图图片的大小,由图可以看出华南区域的销售额占比最高,西南区域的销售额占比最低,仅占比3.1%。 import matplotlib.pyplot as plt import ...
• ‘bar’ or ‘barh’ for bar plots #条状图 • ‘hist’ for histogram #频率柱状图(计算某些值出现的频率) • ‘box’ for boxplot #箱线图() • ‘kde’ or ‘density’ for density plots #密度图(需要scipy这个包) • ‘area’ for area plots #区域图(不同域的面积占比) ...
plt.bar(x,y2,width=0.3,color='y',bottom=y) plt.pie(x=x,labels=y,...) plt.show() plt.boxplot(data,sym='o',whis=0.05) plt.boxplot(data,labels=labe) plt.show() ''' data_train=pd.read_csv(r'C:\python\demo\ML\data\TravelRecords0708.csv',encoding='gbk') ...
Now let's create a bar plot usingplot.bar()to visualize the number of employees: # Bar Plot: Department-wise employee count df_employees['Department'].value_counts().plot.bar(title='Employee Count by Department') 6. Area Plot Area plots are generally used for visualizing the cumulative dis...
plt.bar(x,y,width=0.3,color='y') plt.bar(x+0.3,y2,width=0.3,color='y') plt.bar(x,y2,width=0.3,color='y',bottom=y) plt.pie(x=x,labels=y,...) plt.show() plt.boxplot(data,sym='o',whis=0.05) plt.boxplot(data,labels=labe) ...
如前所述,我们将使用语法 df_population.iplot(kind=‘name_of_plot’) 来进行绘制。如下所示: df_population.iplot(kind='line',xTitle='Years', yTitle='Population',title='Population (1955-2020)') 一眼就可以看到,印度的人口增长速度比其他国家快。 条形图 我们可以在按类别分组的条形图上创建单个条形...