如下使用plot.bar() 函数做各个区域销售额的柱形图，由图可以看出华南区域的销售额最高，西南区域的销售...
>>>df2=pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),index=['one','two','three','four','five','six'],columns=pd.Index(['A','B','C','D'],name='Genus'))>>>df2.plot.bar()#普通柱状图 >>>df2.plot.barh(stacked=True)#堆积柱状图 密度图 通过计算“可能会产生观测数据的连续概率分布的估计”...
df.plot.bar(stacked=True) Python 执行上面示例代码,得到以下结果 - 要获得水平条形图,使用barh()方法 - import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) df.plot.barh(stacked=True) P 四、直方图 可以使用plot.hist()方法绘制直...
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。 1>>>df=pd.DataFrame(np.random.rand(4,2),index=[1,2,3,4],columns=['one','two'])2>>>df3one two410.6581810.390797520.4434820.673915630.1887830.442284740.0487830.5789148>>>plt.scatter(df...
pro.plot(kind='bar', stacked=True) 2. 透视pivot 透视表是将原有的DataFrame的列分别作为行索引和列索引,然后对指定的列应用聚集函数,是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。 defpivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, ...
猿创征文|数据导入与预处理-第3章-pandas基础 14K 0 0 代码可运行 文章被收录于专栏:IT从业者张某某 猿创征文|数据导入与预处理-第3章-pandas基础 1 Pandas概述 1.1 pandas官网阅读指南 1.2 Pandas中的数据结构
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 AI检测代码解析 df.iloc[5].plot(kind="bar"); 1. 多个列的bar: AI检测代码解析 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])...
pandas 如何绘制两类四列条形图您可以在计算DF的mean之后简单地执行unstack来呈现条形图。
默认情况下，它会按照每周的结束日（周日）来分组（'W' 和 'W-SUN' 是一样的），但你可以根据需要...
pro.plot(kind='bar', stacked=True) 1. 2. 透视pivot 透视表是将原有的DataFrame的列分别作为行索引和列索引,然后对指定的列应用聚集函数,是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。 def pivot_table( self, values=None, index=None, columns=None, ...