>>>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”...
columns = ['one']) df['two'] = df['one'] + np.random.randint(1, 7, 6000) ax = df.plot.hist(bins=12, alpha=0.5) 折线图(line) https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.line.html s = pd.Series([1, 3, 2]) s.plot.line() df = pd.DataFrame({ '...
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, aggfunc="mean", fill_value=None, margins=False,...
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...
df.plot.bar() Python 执行上面示例代码,得到以下结果 - 要生成一个堆积条形图,通过指定:pass stacked=True - import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) df.plot.bar(stacked=True) Python ...
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: df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) ...
data.unstack()# 多层索引转化为数组,外层索引为index,内层索引为columns; data.unstack().stack()# 数组,还原成 多层索引Series )层次化索引中,不同索引轴的转换:(data.index.names=['name1','name2']) data.swaplevel('name1','name2')# 利用索引的名称进行转换,需要提前命名 ...
DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线,并自动创建图例(如图9-14所示): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4).cumsum(0), ...: columns=['A', 'B', 'C', 'D'], ...: index=np.arange(0, 100, 10)) ...
字符串列表(即)可以传递给boxplot,以便通过x轴中的变量组合对数据进行分组:['X', 'Y'] importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个包含随机数的数据框df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3), columns=['Col1','Col2','Col3'])# 添加列 'X' 和 'Y'df['X'] = pd...
df.columns#任务四:查看“Cabin”这列数据的所有值df['Cabin'].head(3) #第一种方法读取df.Cabin.head(3) #第二种方法读取#任务五:加载数据集“test_1.csv”,对比train.csv,test_1 = pd.read_csv('test_1.csv')test_1.head(3)#删除多余的列...