如果你想在pandas.plot中使用水平条形图(hbar)的同时绘制折线图,可以通过组合Matplotlib的功能来实现。 基础概念 水平条形图(Horizontal Bar Chart):条形图的一种,其中条形是水平的,通常用于展示分类数据的比较。 折线图(Line Chart):通过将各个数据点连接起来形成的连续线段来表示数据变化趋势的图表。 相关优势
官网地址:https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/charts/line.html#id1 openpyxl+pandas # coding=utf-8 importpandasaspd importtime fromopenpyxlimportWorkbook fromopenpyxl.chartimport( LineChart, Reference, ) fromopenpyxl.chart.axisimportDateAxis defcpu_info(csv_path="./datas-permon/CPU_20200111005156...
[ 'x' , 'y' ]) df.plot(kind= 'scatter' , x= 'x' , y= 'y' ) # 绘图 与 Plotly 类似,使用 hvplot 后端的 Pandas 生成的图表属于 Hvplot 类型: df.plot.scatter(backend = "hvplot",x = "sepal.length",y = "sepal.width" ) # → <class 'holoviews.element.chart.Curve'> df.hvplot...
ax = features.plot(title='line chart') fig = ax.get_figure() fig.savefig('./images/折线图.png') 折线图可以非常直观的反映数据的趋势,同时绘制多个折线图方便观察特征之间的关系,pandas提供了简单便捷的绘图方式。 柱状图 a = label.value_counts() ax = a.plot.bar(title='bar chart') fig = ax...
df.plot(kind='line', x='Year', y='Sales', title='Sales Over Years', xlabel='Year', ylabel='Sales', figsize=(10, 6)) plt.show()输出:2. 柱状图 (Bar Chart)柱状图用于展示不同类别之间的比较,尤其适用于离散数据。实例 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 data...
Pandas单变量画图 Bar Chat Line Chart Area Chart Histogram df.plot.bar() df.plot.line() df.plot.area() df.plot.hist() 适合定类数据和小范围取值的定序数据 适合定序数据和定距数据 适合定序数据和定
图片来自https://www.dexplo.org/bar_chart_race/ 条形竞赛图(bar chart race)这个名词可能很多人都很陌生,但是大家肯定看到过(如上图所示),其实制作方法异常简单...,下面我就来带你制作一个COVID-19每日感染人数的条形竞赛图。...首先导入pandas、bar_c...
].sum().unstack().plot(kind='area',figsize=(12,8),cmap="Blues", # defaults to orangishPopulation numbers accross the globe are on the rise.折线图data[ data['Country name'] == 'Germany'].set_index('Year')['Life Ladder'].plot( kind='line', figsize=(12,8) )Line chart depicting...
= titanic.Fare.sort_values(ascending = False)df# create bins interval using numpybinsVal = np.arange(,600,10)binsVal# create the plotplt.hist(df, bins = binsVal)# Set the title and labelsplt.xlabel('Fare')plt.ylabel('Frequency')plt.title('Fare Payed Histrogram')# show the plotplt....
DataFrame.plot.kde(**kwds)核密度Kernel Density Estimate plot DataFrame.plot.line([x, y])线图Line plot DataFrame.plot.pie([y])饼图Pie chart DataFrame.plot.scatter(x, y[, s, c])散点图Scatter plot DataFrame.boxplot([column, by, ax, …])Make a box plot from DataFrame column optionally...