plot.bar(); stacked bar 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df2.plot.bar(stacked=True); barh barh 表示横向的bar图: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df2.plot.barh(stacked=True); Histograms 代码语言:javascript 代
barh: 横向柱状图 hist: 直方图 box: 箱型图 kde: 核密度估计图 area: 面积图 pie: 饼图 scatter: 散点图 hexbin: 六边形箱图 4. 总结 总的来说,plot函数为数据分析师提供了一个强大而灵活的数据可视化工具。通过plot函数,我们可以快速地将数据转化为直观的图形,从而更好地理解数据的分布、趋势和关系。这...
>>>ax = df.plot.barh(stacked=True) 我们可以为每一列指定颜色 >>>ax = df.plot.barh(color={"speed":"red","lifespan":"green"}) 将DataFrame 的一列绘制为水平条形图 >>>speed = [0.1,17.5,40,48,52,69,88]>>>lifespan = [2,8,70,1.5,25,12,28]>>>index = ['snail','pig','e...
"barh"用于水平条形图。 "box"用于箱形图。 "hexbin"用于六边形图。 "hist"用于直方图。 "kde"用于核密度估计图。 "density"是"kde"的别名。 "line"用于折线图。 "pie"用于饼图。 "scatter"用于散点图。 深入了解 Matplotlib 当调用一个 DataFrame 的 .plot()对象时,Matplotlib 会在后台创建绘图。 import...
df.plot.bar() # 柱状图 df.plot.barh() # 横向柱状图 (条形图) df.plot.hist() # 直方图 df.plot.box() # 箱形图 df.plot.kde() # 核密度估计图 df.plot.density() # 同 df.plot.kde() df.plot.area() # 面积图 df.plot.pie() # 饼图 ...
同样，使用plot.barh()可以做出条形图。df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot...
df.groupby('班级')['总分数'].max().sort_values().plot.barh() # 条形图 使用plot.pie函数可以看每个班级人数在全校中的占比，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2班和3班的人数占比最多，达11.5%，7班的人数占比最少，仅7.6%。df.groupby('班级')['姓名']...
plot.area();如果不想叠加,可以指定stacked=FalseIn [62]: df.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");...
5. df.plot.barh(stacked=True) 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果: 图4:水平柱状图 直方图 plot.hist() 可以实现绘制直方图,并且它还可以指定 bins(构成直方图的箱数)。 1. import pandas as pd 2. import numpy as np 3. df = pd.DataFrame({'A':np.random.randn(100)+2,'B':np.random.randn(100...
plot方法默认是折线图,而它还支持以下几类图表类型: ‘line’ : 折线图 (default) ‘bar’ : 柱状图 ‘barh’ : 条形图 ‘hist’ : 直方图 ‘box’ : 箱型图 ‘kde’ : 密度图 ‘density’ : 同密度图 ‘area’ : 面积图 ‘pie’ : 饼图 ‘scatter’ : 散点图 (DataFrame only) ‘hexbin’ ...