df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot.barh() # 条形图 使用plot.pie函数可...
df.groupby('班级')['总分数'].max().sort_values().plot.barh() # 条形图使用plot.pie函数可以...
df.plot(kind='pie', y='Value', labels=df['Category'], autopct='%1.1f%%', title='Category Proportions', figsize=(8, 5)) plt.show()输出:三、Seaborn 可视化Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级数据可视化库,提供了更漂亮、更易用的图表和更丰富的统计图表类型。
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 替换为您系统中支持的字体# 创建一个示例DataFramedata = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],'Values': [10, 15, 7, 12]}df = pd.DataFrame(data)# 绘制柱状图df.plot(x='Category',...
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.show()总结...
data['column_name'].value_counts().plot(kind='pie') plt.show() # 创建直方图 data['column_name'].plot(kind='hist') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 六、数据导出 在完成数据分析后,通常需要将结果保存到文件中。pandas提供了将数据导出到多种格式的功能。
print(data_train.TravelDays.values.sum()) plt.show() def tongjiByteam(): fig = plt.figure() fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数 #plt.subplot2grid((2, 3), (0, 0)) # 在一张大图里分列几个小图 data_train.Team.value_counts().plot(kind='pie') # plots a bar graph of ...
销售数'].plot(kind='pie',figsize=(9,6), autopct='%.1f%%',#数据标签 labels=labels, startangle=260, #初始角度 explode=explode, # 突出显示数据 pctdistance=0.87, # 设置百分比标签与圆心的距离 textprops = {'fontsize':12, 'color':'k'}, # 设置文本标签的属性值 ...
如前所述,我们将使用语法 df_population.iplot(kind=‘name_of_plot’) 来进行绘制。如下所示: df_population.iplot(kind='line',xTitle='Years', yTitle='Population',title='Population (1955-2020)') 一眼就可以看到,印度的人口增长速度比其他国家快。 条形图 我们可以在按类别分组的条形图上创建单个条形...
_len"].agg(["count"])7#绘制图形样式为饼图, 百分比保留两位小数, 字体大小为20, 图片大小为6x6, subplots为True表示将数据每列绘制为一个子图,legend为True表示隐藏图例8df_gbsp.plot(kind ="pie", autopct='%.2f%%', fontsize=20, figsize=(6, 6), subplots = True, legend =False)9plt.show(...