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据可视化工具。通过plot函数,我们可以快速地将数据转化为直观的图形,从而更好地理解数据的分布、趋势和关系。这种直观的理解有助于我们发现数据中的潜在模式,进而做出更加准确和有效的决策。 无论是初学者还是资...
plot.scatter(x='name', y='age') # 绘制条形图 df.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', ...
In[62]: df.plot.area(stacked=False); Scatter DataFrame.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"); scatter图还可以带第三个轴: df.plot.scatter(x="a", y="b",...
df.plot.pie(subplots=True,labels=fruit,explode = [0.1,0.2,0,0,0,0],figsize=(10,11), autopct="%.2f",shadow=True, startangle=0) plt.title('饼图 by桔子code') plt.show() 6、散点图 使用plot(kind=’scatter’)或者plot.scatter()方法绘制散点图,需要指明默认参数x和y的值,x和y是columns...
df3.plot(x="A", y="B"); 1. 2. 3. 4. 5. 其他图像 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"); 1. 多个列的bar: ...
df[:5].plot.bar('name', ['Q1', 'Q2']) df[:5].plot.barh(x='name', y='Q4') df[:5].plot.area('name', ['Q1', 'Q2']) df[:5].plot.scatter('name', 'Q3') 1. 2. 3. 4. 5. 6. #图形标题 df.set_index('name')[:5].plot(kind='bar',title='前五个同学成绩') ...
df.plot.scatter(x='A',y='B')09、蜂巢图 df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['a', 'b'])df['b'] = df['b'] + np.arange(1000)df.plot.hexbin(x='a', y='b', gridsize=25)07、饼图 series = pd.Series(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', '...
除了数据,你还可以选择传递 index(行标签)和 columns(列标签)参数。如果传递了索引和/或列,你将保证结果 DataFrame 的索引和/或列。因此,一个 Series 字典加上一个特定索引将丢弃所有与传递索引不匹配的数据。 如果没有传递轴标签,它们将根据常识规则从输入数据中构建。 从Series 或字典的字典 结果的 索引 将是...
‘scatter’ : 散点图 (DataFrame only) ‘hexbin’ : 六边形箱体图 (DataFrame only) # 随机种子 np.random.seed(1) ts = pd.Series(np.random.randn(100), index=pd.date_range("1/1/2020", periods=100)) ts = ts.cumsum() ts.plot() ...
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) 我只是想知道我怎样才能把...