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%。
示例代码:DataFrame.plot.bar()来绘制单个数据列 importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdataframe=pd.DataFrame({"Age": [23,17,40,38,24,12,45],"Avg Age in Family": [70,65,80,55,60,63,90],},index=["Olivia","John","Laura","Ben","Kevin","Robin","Elsa"],)axis=dataframe.plot.ba...
plot.bar(x="Age", rot=0) print(axis) plt.show() 输出: AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755) 示例代码:DataFrame.plot.bar() 与指定的颜色 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt dataframe = pd.DataFrame( { "Age": [23, 17, 40, 38, 24, 12, 45], "Avg Age in Family...
关于“barh”的解释: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.plot.barh.html 更多细节:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.plot.html?highlight=plot#pandas.DataFrame.plot 看个例子: 结果: 4.2 pandas.Series.plot 更多细节:https:...
bar(title="Movies by Country") 折线图: df['release_year'].value_counts().sort_values().tail(20).plot.line(title="Movies released in the last 20 years") 当然,有一些方法可以使这些图表更漂亮,甚至可以交互。 但是,使用Pandas,通过简单几行代码,不需要第三方工具包,就可以实现对数据更加直观的显示...
1. 折线图:通过plot()函数可以绘制折线图,展示数据随时间或其他变量的变化趋势。 2. 散点图:使用scatter()函数可以绘制散点图,在二维平面上展示两个变量之间的关系。 3. 条形图:使用bar()函数可以绘制条形图,用于比较不同类别或组的数值大小。 4. 直方图:使用hist()函数可以绘制直方图,用于展示数值型数据的分...
tmp_pivot=(pd.pivot_table(data=tmp,columns='user_rating',index='prime_genre',values='price',aggfunc='mean',fill_value=0).reset_index().round(2))# 重命名列 tmp_pivot.columns.name=''# 打印透视表 tmp_pivot 结果如下。 现在我们将探索Pandas中的“style”模块,它使我们能够增强DataFrame的视觉...
)# alpha设置透明度df3.plot.hist(alpha=0.5)# 设置坐标轴显示符号plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False# 显示图形plt.show() importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt ix3 = pd.MultiIndex.from_arrays([['a','a','a','a','b','b','b','b'], ['foo','foo','bar'...
您可以使用seaborn的条形图: import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltsns.barplot(data=df)plt.xticks(rotation=45) 或者,仅使用pandas: df.set_index('Group Title').T.plot.bar() 绘制折线图,不考虑x轴的顺序python 如果要使用折线图并首先显示具有最高值的机器,则必须: 按最大值对df排序 并...
DataFrame.plot.bar(x=None, y=None, **kwargs) 垂直条形图。 条形图是一种用矩形条显示分类数据的图,矩形条的长度与它们所代表的值成比例。条形图显示离散类别之间的比较。该图的一个轴显示正在比较的特定类别,另一个轴表示测量值。 参数: x:标签或位置,可选 ...