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...
df['Gender'].value_counts().plot(kind='bar') df['Gender'].value_counts().plot(kind='pie') df['Count'].plot(kind='box') 它还支持许多其他选项,如title,xlabel,ylabel,legend,grid,xlim,ylim,xticks,yticks等,df.plot()只是matplotlib的一个方便包装。所以matplotlib的参数都可以在df.plot中使用 ...
closed:字符串,默认无在'右','左','双'或'既非'端点上关闭间隔。 axis: 轴,int或字符串,默认为0 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['mvg2']=df['amount'].rolling(window=2).mean()df[['amount','mvg2']].plot(kind='line',figsize=[10,5]) 3.绘制直方图 我们找出5.21...
ax[0].plot(x, y, color='limegreen', label='Xovee') ax[1].plot(x, y, color='red', label='Xovee') ax[2].plot(x, y, color='blue', label='Xovee') ax[0].grid(axis='x', linestyle='--') ax[1].grid(axis='y', linewidth=5) ax[2].grid(color='purple') 1. 2. 3. 4...
['Values']labels = df['Category']# 绘制饼图plt.figure(figsize=(6, 6)) # 设置图形大小df.plot(y='Values', kind='pie', labels=df['Category'], autopct='%1.1f%%', title='饼图') # 绘制饼图plt.title('饼图') # 设置图表标题# 显示图表plt.axis('equal') # 使饼图保持圆形plt.show...
# with one slide exploded out explode = (0.15 , ),# with the start angle at 90% startangle = 90,# with the percent listed as a fraction autopct = '%1.1f%%' )# View the plot drop aboveplt.axis('equal')# Set labelsplt.title("Sex Proportion")# View the plotplt.tig...
title 标题 grid 是否显示格子线条 legend 是否显示图例 style 图的风格 查看plot参数可以使用help: 1 2 importpandas as pd help(pd.DataFrame.plot) 从最简单的开始,如果要绘制一条数据的线性图。因为Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。
title='Proline and Hue by wine class',show_figure=False)show(p1)可视化效果如下：Bokeh 有一个plot_grid函数，可为多个图表创建仪表板式布局。下面的代码在网格布局中创建四个图表：output_notebook()p1 = data.plot_bokeh.scatter(x='Hue',y='Proline',category='class',title='Proline and Hue by ...
Matplotlib x轴记号定位器 你在找虱子定位器 import matplotlib.ticker as tickerdf = pd.DataFrame({'y':[1, 1.75, 3]}, index=[100, 200, 300])ax = df.plot(legend=False)ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(100)) 在绘图的x轴上显示每个点的x值 ...
1fig=plt.figure(figsize=(7,7))2tb=test.groupby(["所属区域"]).agg({"成本":np.mean,"金额":np.mean})3tb.plot(kind="barh",stacked=True)4plt.grid(linestyle="-.", axis='y', alpha=0.4)#设置横向网格 •连续性数据的可视化 ~箱型图 ...