plot.bar(x='name', y='age') 8. 排序和排名 使用sort_values()方法对数据进行排序,可以按照某一列的值进行升序或降序排列。使用rank()方法进行排名,将所有的数据按照某一列的值进行排名,例如: #按age列进行升序排列 df.sort_values('age', ascending=True) #按age列进行降序排列 df.sort_values('age'...
如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序;sort_values是按值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是列,同时根据by参数传入指定的行或者列,可传入多行或多列并分别设置升序降序参数,非常灵活。
major_axis : 索引或类似数组的对象,axis=1 minor_axis : 索引或类似数组的对象,axis=2 class pandas.Panel(data=None, items=None, major_axis=None, minor_axis=None) p = pd.Panel(data=np.arange(24).reshape(4,3,2), items=list('ABCD'), major_axis=pd.date_range('20130101', periods=3),...
plot.barh()函数:plot.barh()函数用于绘制水平柱状图。 df['column_name'].plot(kind='barh') plot.pie()函数:plot.pie()函数用于绘制饼图,用于显示数据的占比。 df['column_name'].plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%') plot.area()函数:plot.area()函数用于绘制堆叠面积图,显示数据的累积变化趋势。
X axis label - X轴标签 Y axis label - Y轴标签 Legend - 图例 Major tick label - 主刻度标签 Minor tick label - 次刻度标签 Grid - 网格 Line (line plot) - 线 Markers (scatter plot) - 标记 Major tick - 主刻度 Minor tick - 次刻度 ...
plot() 支持很多图像类型,包括bar, hist, box, density, area, scatter, hexbin, pie等,下面我们分别举例子来看下怎么使用。 bar df.iloc[5].plot(kind="bar"); 多个列的bar: df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4), columns=["a","b","c","d"]) ...
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");...
如果要使用plot函数,需要导入matplotlib.下面是绘图代码: 结果: 关于plot,稍后会介绍API的选择。 (4)自定义运算 apply(func, axis=0) func:自定义函数 axis=0:默认是列,axis=1为行进行运算 定义一个对列,最大值-最小值的函数 下面看个例子: 特定需求需要用这个。
xAxis: {data: [“贵阳市”,“遵义市”,“凯里市”,“六盘水市”,“都匀市”,“毕节市”]} Y轴对应这六个城市的某种数据统计值,当鼠标选中某个柱状图,则会提示该城市的统计数值,比如凯里市的为36,统计数值对应的代码为: series: [{name: ‘数量’, type: ‘bar’, data: [5, 20, 36, 10, 10,...
name=data.iloc[index]["childrenNum"]ax.text(x,y,name,ha="center",va="center",color='red') 分类展示 以数值分类的方式展示数据,其中区县数量为20的地级市为成都市。 ax=data.plot(column="childrenNum",categorical=True,# 以数值分类的方式展示legend=True,cmap="tab20",# 对于分类数据,fmt设置无...