发现直接通过pandas的plot画图,显示的下标不合适,这个时候我们需要借助matplotlib来改变。 Rating进行分布展示 进行绘制直方图 # 1.添加画布 plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100) # 2.画图 plt.hist(df["Rating"].values,bins=20) # 2.1 添加刻度线 max_ = df["Ratin
DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None,figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=No...
DataFrame.plot(x=None,y=None,kind='line',ax=None,subplots=False,sharex=None,sharey=False,layout=None,figsize=None,use_index=True,title=None,grid=None,legend=True,style=None,logx=False,logy=False,loglog=False,xticks=None,yticks=None,xlim=None,ylim=None,rot=None,fontsize=None,colormap=None...
当boxplot默认绘制了两个标题时,可以通过suptitle和title进行调整,并设定grid参数为False不显示刻度背景网格 4、分组绘图groupby df.groupby().boxplot()的方法,子图先按照班级分类进行分组,然后每个子图再按照各列进行分组(即子图的个数 = 班级分类的个数) df.groupby('class').boxplot(sym='r+',figsize=(7,5...
df.plot( figsize, # 图表尺寸(二元组) kind, # 图表类型 ax, # 绘图的坐标系 x, # 横轴数据 y, # 纵轴数据 title, # 图表标题 grid, # 是否绘制网格 legend, # 是否显示图例 xticks, # 横轴刻度 yticks, # 纵轴刻度 xlim, # 横轴取值范围 ylim, # 纵轴取值范围 xlabel, # 横轴标签 ylabel, #...
1、Series.plot(kind = 'bar') Series绘制条形图时,通常结合value_counts()显示各值的出现频率 除了传入kind参数外,也可以简写为data.plot.bar()的形式,此类方法也适用于其他图形。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas import Series, DataFramedf = DataFrame(np.random.randint(1,10,40).reshape(10,4),columns=['A','B','C','D'])df.plot() 每一条折线就是一列。 0x2 改变图形属性 ...
Lag Plot Autocorrelation Plot Bootstrap Plot RadViz分别是: 散射矩阵 安德鲁斯曲线 平行坐标 滞后图 自相关图 引导图 拉德维兹图 绘图也可以用错误条或表格进行装饰。 1.条状图 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_flow_mark['客流量'].plot(kind='bar')df_flow_mark['客流量'].plot.bar...
line = ax2.plot(recent_data['日期'], recent_data['总资产'], color='#5470c6',linestyle='-',linewidth=2, marker='o',label='总资产') # 添加图例 lines1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels() lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels() ...
boxplot = df.boxplot(grid=False, rot=45, fontsize=15) 该参数return_type可用于选择boxplot返回的元素类型。return_type='axes'选择何时,将返回绘制箱线图的matplotlib轴: >>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1','Col2'], return_type='axes') ...