plot函数是pandas中用于数据可视化的一个重要工具,通过plot函数,可以轻松地将DataFrame或Series对象中的数据以图形的形式展示出来。 plot函数支持多种类型的图形,包括折线图、柱状图、散点图、饼图等,这些不同类型的图形适用于不同的数据分析场景。此外,plot函数还支持通过参数设置来调整图形的样式,如颜色、标签、图例等...
x=df.plot.line(title='多子图',fontsize=16,subplots=True,# 分列 style=['.-','--','*-','^-']# 圆点、虚线、星星) 图像叠加 不同的图表类型组合在一起 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.a.plot.bar()df.b.plot(color='r') 绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引...
from pandas.plotting import tabledf1=df[:5]df1=df.loc[:5,[‘Country (region)’,’Corruption’,’Freedom’,’Generosity’,’Social support’]]ax=df1.plot(‘Country (region)’,[‘Corruption’,’Freedom’,’Generosity’,’Social support’], kind = ‘bar’, title =’Bar Plot’,legend=None...
df['City'].value_counts().plot(kind='pie', title='Distribution by City', figsize=(8, 8), autopct='%1.1f%%', startangle=90); 您可能注意到我使用了 Matplotlib 的一些参数。同样,由于 Pandas Plot 在后台使用 Matplotlib,因此所有这些图表类型及其配置都与 Matplotlib 完全相同。 例如,figsize()可以...
df.plot.bar(title='标题',) 图例 通过参数legend可以设置图例,默认是显示图例的,可以不显示或者显示的图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') 坐标轴文字 细心的朋友可能会发现,在上图中x轴标签数字显示是躺着的,...
DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=...
使用pandas的plot函数画图:df.plot(title='标题',fontsize=20)其中 fontsize参数只能调整x轴和y轴的字体大小(官网解释:Font size for xticks and yticks),请问,怎么才能调整title的字体大小呢?
df.plot(y='FB', figsize=(10,6), title='Facebook Stock', ylabel='USD') Output: 正如我们在图中看到的,title 参数为绘图添加了一个标题,而 ylabel 为绘图的 y 轴设置了一个标签。默认情况下显示图例的图例,但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。
1、Series.plot(kind = 'bar') 通常结合value_counts()显示各值的出现频率 除了传入kind参数外,也可以简写为data.plot.bar()的形式,此类方法也适用于其他图形。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ...
cg.plot.bar(rot=45) plt.xlabel('分类') plt.ylabel('频数') plt.title('新闻分类分布条形图') 2、DataFrame.plot.bar() DataFrame绘制条形图时,会将每一行的值分为一组,各列名称作为图例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15