'Banana':30,'Orange':40,'Pear':60})# 自定义颜色colors=['red','yellow','orange','green']# 绘制自定义颜色的条形图plt.figure(figsize=(10,6))data.plot(kind='bar',color=colors)plt.title('Fruit Sales with Custom Colors - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Fruit')plt.ylabel(...
甚至没有 Pandas 后端的概念,Hvplot 也不需要过度学习就可以开始使用,只需将Pandas 的.plot()替换为.hvplot()即可: 导入pandas作为pd 导入hvplot df = pd.read_csv( "iris.csv" ) # 使用 Pandas 绘图 df.plot.scatter(backend = "hvplot" , x = "sepal.length" , y = "sepal.width" ) # 与 hvplot...
df[:5].plot.bar(‘name’, [‘Q1’, ‘Q2’]) # 指定xy轴 #柱状图df_staff.plot.bar(x='季度',y=['张三','李四','王五'])#柱状图可以设置参数stacked=True生成柱状堆叠图df_staff.plot.bar(x='季度',y=['张三','李四','王五'],stacked=True)#通过barh()方法可以绘制水平柱状图df_staff.p...
同样,使用plot.barh()可以做出条形图。 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%。
data_train.Name.value_counts().plot(kind='bar') # plots a bar graph of those who surived vs those who did not. plt.title(u"DB出差同事出差次数情况统计"+title) # puts a title on our graph plt.ylabel(u"出差次数") plt.text(20,4.5,u'出差总次数(次):') ...
柱状图(bar chart),使用与轴垂直的柱子,通过柱形的高低来表达数据的多少,适用于数据的对比,在整体中也能看到数据的发展变化趋势。 DataFrame 可以直接调用 plot.bar() 生成折线图,与折线图类似,x 轴为索引,其他数字类型的列为 y 轴上的条形,可以设置参数stacked=True生成柱状堆叠图 ...
DataFrame({ 'Name': ['John', 'Sammy', 'Joe'], 'Age': [45, 38, 90] }) # plotting a bar graph df.plot(x="Name", y="Age", kind="bar") Python Copy输出:可视化连续的数据直方图是代表数据的一个例子,它被划分为密切相关的区间。为此,我们将使用hist()函数。
data_train.Name.value_counts().plot(kind='bar') # plots a bar graph of those who surived vs those who did not. plt.title(u"DB出差同事出差次数情况统计"+title) # puts a title on our graph plt.ylabel(u"出差次数") plt.text(20,4.5,u'出差总次数(次):') ...
把这三个包放在一起有几个原因:首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的,当你在用 Seaborn 或 Pandas 中的 df.plot 时,用的其实是别人用 Matplotlib 写的代码。因此,这些图在美化方面是相似的,自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时,我想到三个词:探索(Exploratory)、数据(Data...
df2.plot.bar(); stacked bar df2.plot.bar(stacked=True); barh barh represents the horizontal bar chart: df2.plot.barh(stacked=True); Histograms df2.plot.hist(alpha=0.5); box df.plot.box(); The color of the box can be customized: ...