Plot Distribution of Column Values Grouped by Another Column Using thedf.plot()function anddf.groupby()function we can distribute one column values grouped by another column values. The following syntax will show a plot distribution of values in the'Marks'column, grouped by the'Students'column. ...
# 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...
2, 1) sns.histplot(df['Age'], bins=15, kde=True, color='orange') plt.title('Age Distri...
使用pip install "pandas[plot, output-formatting]" 进行安装。 依赖项 最低版本 pip extra 注释 matplotlib 3.6.3 plot 绘图库 Jinja2 3.1.2 output-formatting 使用DataFrame.style 进行条件格式化 tabulate 0.9.0 output-formatting 以Markdown 友好的格式打印(参见 tabulate) 计算 使用pip install "pandas[computa...
可通过pip install "pandas[plot, output-formatting]"进行安装。 计算 可通过pip install "pandas[computation]"进行安装。 Excel 文件 可通过pip install "pandas[excel]"进行安装。 HTML 可通过pip install "pandas[html]"进行安装。 使用顶层read_html()函数,需要以下库组合之一: ...
要绘制散点图,我们可以使用plot.scatter(),如下所示: 复制 # 散点图:年龄与工资 df_employees.plot.scatter(x='Age', y='Salary', title='Scatter Plot: Age vs Salary', xlabel='Age', ylabel='Salary', grid=True) 1. 2. 对于此示例数据帧,我们并未看到员工年龄和工资之间的任何相关性。
plt.title('Boxplot of Sales') plt.show() 自定义可视化 除了常见的可视化技巧之外,Pandas 和 Matplotlib 还提供了丰富的功能,使我们能够进行更加个性化和复杂的数据可视化。 多图形式展示 有时候,我们需要在同一张图中展示多个子图,以便比较不同数据之间的关系。我们可以使用 Matplotlib 的subplots()函数来实现: ...
可通过pip install "pandas[plot, output-formatting]"进行安装。 计算 可通过pip install "pandas[computation]"进行安装。 Excel 文件 可通过pip install "pandas[excel]"进行安装。 HTML 可通过pip install "pandas[html]"进行安装。 使用顶层read_html()函数,需要以下库组合之一: ...
itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows...
sns.countplot(x='column_name', data=cleaned_data) plt.title('Data Distribution of Column Name') plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Count') plt.show() # 绘制散点图展示两列之间的关系 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.scatterplot(x='column1', y='column2', data=cleaned_data) ...