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. ...
counts.plot(kind='bar') plt.xlabel("Value") plt.ylabel("Count") plt.title("Distribution of Column") plt.show() 在以上代码中,data.csv为存储数据的文件名,column_name为要绘制分布的列名。通过value_counts()函数可以获取到该列中各个值的出现次数,并使用plot()函数绘制柱状图展示分布情况。
2, 1) sns.histplot(df['Age'], bins=15, kde=True, color='orange') plt.title('Age Distri...
groupby(column_name).mean() # 按列名分组并计算均值 df[column_name].apply(function) # 对某一列应用自定义函数 数据可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 绘制柱状图 df[column_name].plot(kind="bar") # 绘制散点图 df.plot(x="column_name1", y="column_name2", kind="scatter"...
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: ...
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...
plt.title('Scatter Plot of Column 1 vs Column 2') plt.show() Seaborn集成: Seaborn是基于Matplotlib的高级绘图库,提供了更多的图表类型和美观的默认主题。 importseabornassns importpandasaspd df = pd.read_csv('your_dataset.csv') # 使用Seaborn绘制热力图 ...
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。
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: ...
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) ...