箱型图用于显示数据的分布情况和统计指标(如中位数、四分位数等)。Pandas的boxplot方法可以帮助我们绘制箱型图。 # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({ 'Group': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 'Value': np.random.randn(200).cumsum() }) # 绘制箱型图 data.boxplot(column='Value', by=...
df.A.plot() # 对A列作图,同理可对行做图 df.B.plot(secondary_y=True) # 设置第二个y轴(右y轴) #图2 ax = df.plot(secondary_y=['A', 'B']) # 定义column A B使用右Y轴。 # ax(axes)可以理解为子图,也可以理解成对黑板进行切分,每一个板块就是一个axes ax.set_ylabel('CD scale') ...
# Pandas Plot Box Plot df.boxplot(column='Product_A_Sales', by='City', grid=False); # Seaborn Violin Plot import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.violinplot(x='City', y='Product_A_Sales', data=df) plt.title('Violin Plot of Product A Sales by City') plt.show(...
使用Series.plot.area() 或者 DataFrame.plot.area() 可以画出area图。 In[60]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4), columns=["a","b","c","d"]) In [61]: df.plot.area(); 如果不想叠加,可以指定stacked=False In[62]: df.plot.area(stacked=False); Scatter DataFrame.plot.scatter(...
plot.area(stacked=False); ScatterDataFrame.plot.scatter() 可以创建点图。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:...
data: a DataFrame object,要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate,要聚合的列,相当于“值” index: a column, Grouper, array which has the same length as data, or list of them. Keys to group by on the pivot table index. If an array is passed, it is...
6. 箱线图:使用boxplot()函数可以绘制箱线图,展示数值型数据的分布特征、离群值等。 Pandas 是一个用于数据处理和分析的流行库,它提供了一些内置的可视化功能,通常基于 Matplotlib 这个底层库。 绘制线图: df['column_name'].plot(kind='line') 绘制柱状图: ...
pandas 箱型图(boxplot)详解 技术标签:pythonpandas箱型图boxplot 查看原文 (极详细版)python绘制箱形图方法 废话不多说,上函数的常用参数及解释: df.boxplot(column=None,fontsize=None,grid=True,figsize=None,by=None) df:绘图使用的数据集column:需要绘制箱形图的列名,默认为展示全部数字型列的箱型图font...
defaultNone|Allows plotting of one column versus another.Only usedifdataisa|DataFrame.|kind:str|The kind of plot to produce:||-'line':line plot(default)|-'bar':vertical bar plot|-'barh':horizontal bar plot|-'hist':histogram|-'box':boxplot|-'kde':Kernel Density Estimation plot|-'...
安装pandas 的最简单方法是作为Anaconda发行版的一部分安装,这是一个用于数据分析和科学计算的跨平台发行版。Conda包管理器是大多数用户推荐的安装方法。 还提供了从源代码安装(#install-source)、从 PyPI 安装(#install-pypi)或安装开发版本(#install-dev)的说明。 Python 版本支持 官方支持 Python 3.9、3.10、3.11...