df.a.plot.hist() 堆叠并指定分箱数(默认为 10) # 堆叠并指定分箱数(默认为 10) df.plot.hist(stacked=True, bins=20) 横向展示 # 可以通过orientation='horizontal'和 cumulative=True 绘制横向和累积直方图 df["a"].plot.hist(orientation="horizontal", cumulative=Tru...
"Lucy","Jack","Rose"] """ kind : str The kind of plot to produce: - 'line' ...
line:line plot(default) bar: verticalbar plot barh:horizontal bar plot hist:histogram box:boxplot density/kde:Density Estimation area:area plot pie: pie plot scatter:scatter plot hexbin: hexbin plot 在进行画图时我们有两种调用方法: df = pd.DataFrame({ ...
‘line’ : line plot (default)#折线图‘bar’ : vertical bar plot#条形图‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图‘hist’ : histogram#柱状图‘box’ : boxplot#箱线图‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#Kernel 的密度估计图,主要对柱状图添加Kernel 概率密度线‘density’ : same as ‘kde’...
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 ...
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) ...
df.plot_bokeh(kind="line")#等价于 df.plot_bokeh.line() 折线图 在绘制过程中,我们还可以设置很多参数,用来设置可视化图表的一些功能: kind: 图表类型,目前支持的有:“line”、“point”、“scatter”、“bar”和“histogram”;在不久的将来,更多的将被实现...
‘line’ : line plot (default)#折线图 ‘bar’ : vertical bar plot#条形图。stacked为True时为堆叠的柱状图 ‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图 ‘hist’ : histogram#直方图(数值频率分布) ‘box’ : boxplot#箱型图 ‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#密度图,主要对柱状图添加Kernel 概...
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) ...
ts.plot() 1. <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11e848310> 1. DataFrame.plot是同时绘制每一列到同一个图,并且附带了标签 df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list('ABCD')) df = df.cumsum() ...