同样，使用plot.barh()可以做出条形图。df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot...
df.plot(kind='bar',x='Category',y='Value',title='Category Values',xlabel='Category',ylabel='Value',figsize=(8,5)) plt.show() 输出: 3. 散点图 (Scatter Plot) 散点图用于展示两个数值变量之间的关系。 实例 importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt ...
plt.show() ```  ### 3.1.2 添加第二根y轴 ```python df.x.plot() #对x列作图 df.y.plot(secondary_y=True) # 对y列作图,并将y列设置第二个y轴 plt.show() ```  ```python df = pd...
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...
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 )plt.title("各区域销售数占比")plt.show()对利润做箱线图，使用boxplot函数，并对箱线图图表的参数进行设置，可得出利润的数据分布情况，箱线图中的大多数利润数据都超过了...
(data) # sort your df on highest value, descending df = df.sort_values(by='Value', ascending=False) fig = px.line(df, x='MachineID', y='Value')# set x-axis as categorical:fig.update_xaxes(type='category') Resulting plot: 你可以在这里找到更多关于分类轴的信息:https://plotly.com...
6 >>> values.plot(kind='kde', style='k--') 7 <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x0000022959CFC6D8> 8 >>> plt.show() 2.4 散布图 散布图(scatter plot)是观察两个一维数据序列之间关系的有效手段,matplotlib的scatter方法是绘制散布图的主要方法。
plt.show() 步骤6 绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图 在这一步,我们创建了一个散点图,将船票价格 (Fare) 与乘客的年龄和性别进行了比较。这种图表可以帮助我们观察票价与年龄和性别之间的关系。 # 运行以下代码 # creates the plot using ...
(4)values 直接获取其中array的值 (5)T 转置 结果: (6)head(5):显示前5行内容 如果不补充参数,默认5行。填入参数N则显示前N行 结果: (7)tail(5):显示后5行内容 如果不补充参数,默认5行。填入参数N则显示后N行 结果: (3)DatatFrame索引的设置 ...