在Pandas中,使用plot()函数可以绘制不同类型的图形,包括散点图。当绘制散点图时,可以通过kind参数指定绘图类型。对于散点图,kind参数的取值应为"scatter"。 例如: python 复制代码 import pandas as pd # 创建示例数据 data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 3, 5, 7, 11]} ...
柱状图用于显示类别之间的比较数据df.plot(kind='bar') 水平柱状图与柱状图类似,但柱子是水平的df.plot(kind='barh') 直方图用于显示数据的分布(频率分布)df.plot(kind='hist') 散点图用于显示两个数值变量之间的关系df.plot(kind='scatter', x='col1', y='col2') ...
除了上面常用的图形,plot函数还支持其他多种图形,其kind参数目前支持的图形包括: line: 折线图 bar: 柱状图 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...
df.plot.scatter(x='score_math',y='score_music') plt.title('math与music分数散点图') plt.xlabel('math score') plt.ylabel('music score') 设置点的样式: s :设置点的大小 marker :设置点的形状 c:设置点的颜色 1 df.plot(kind='scatter', x='score_math',y='score_music',c='g',marker=...
# Pandas Plot Scatter df.plot(kind='scatter', x='Temperature', y='Product_A_Sales', title='Product A Sales vs Temperature'); # Matplotlib with Annotation import matplotlib.pyplot as plt ax = df.plot(kind='scatter', x='Temperature', y='Product_A_Sales', title='Product A Sales vs ...
df[:5].plot(x=’Country’,kind=’box’)对于散点图，设置kind=’scatter’，绘制出腐败程度与自由度之间的关系，用color=’R’将点定义为红色：df.plot(x=’Corruption’,y=’Freedom’,kind=’scatter’,color=’R’)此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并...
df.plot(kind='scatter',x='1',y='2') 7、重置显示选项 如果希望将特定选项的参数设置回默认值,可以调用reset_option方法并传入想要重置的选项。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.reset_option('display.max_rows') 或者可以通过all作为参数将它们全部更改回默认值。
Pandas 的 plot() 方法 Pandas 附带了一些绘图功能,底层都是基于 Matplotlib 库的,也就是说,由 Pandas 库创建的任何绘图都是 Matplotlib 对象。 从技术上讲,Pandas 的plot()方法通过kind关键字参数提供了一组绘图样式,以此来创建美观的绘图。kind参数的默认值是行字符串值。我们可以将 11 种不同的字符串值分配...
在Pandas Plot上绘制图例 python pandas plot 我有当前的数据帧: 我使用pandas内置图来绘制1个图上的不同区域,结果如下: plotting_df = df_grouped[[*type_list]] plotting_df = plotting_df.reset_index() plotting_df.plot(x='year', y='all_motor_vehicles', kind = 'scatter', legend = True) ...
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");...